decisiontreeclassifier调参 决策树分类器是一种常见的机器学习算法,它可以用于分类问题。但是,决策树分类器的性能取决于其参数的选择。本文将介绍如何使用Python中的Scikit-learn库进行决策树分类器的调参。 首先,我们需要了解什么是决策树分类器的参数。在Scikit-learn中,决策树分类器的主要参数有以下几个: - criterion...
fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV# 设置参数范围param_grid={'max_depth':[None,3,5,10],'min_samples_split':[2,5,10],'min_samples_leaf':[1,2,5]}# 创建GridSearchCV对象grid_search=GridSearchCV(DecisionTreeClassifier(),param_grid,cv=5)grid_search.fit(X_train,y_train)# 输出...
下面使用贝叶斯调参(下面对于验证集和测试集的概念可能有点混乱,是因为在比赛中,会有一个要提交的分数,那个是真正的测试集而不是从训练集中分出来的,没事看代码就好): def cv_lgm(num_leaves,max_depth,lambda_l1,lambda_l2,bagging_fraction,bagging_freq,colsample_bytree): kf = StratifiedKFold(n_splits ...
树(tree)是一种具有一个根节点的有向连通图。每个其他节点都有一个前任节点(父节点),没有或多个后继节点(子节点)。没有后继的节点称为叶子。所有节点都通过边连接。节点的深度是到根的路径上的边数。整棵树的高度是从根到任意叶子的最长路径上的边数。 决策树是一种树形结构,其元素的对应关系如下: 决策...
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy") clf=clf.fit(Xtrain, Ytrain) score= clf.score(Xtest, Ytest)#返回预测的准确度score 5. 画出一棵树吧 feature_name = ['酒精','苹果酸','灰','灰的碱性','镁','总酚','类黄酮','非黄烷类酚类','花青素','颜色强度','色调','od280...
DecisionTreeRegressor: 可以使用"mse"或者"mae",前者是均方差,后者是和均值之差的绝对值之和。推荐使用默认的"mse"。一般来说"mse"比"mae"更加精确。除非你想比较二个参数的效果的不同之处。 2 实例演示 通过分析不同的数据集——鸢尾花数据集和波士顿房价数据集,来对DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor...
1.利用决策树算法对train_feature.csv进行训练对test_feature.csv进行预测(练习调参),并计算预测正确的准确率。(由于训练数据的数据分布不平衡,所以将数据进行平衡处理,正样本保留,负样本从原负样本中取出正样本数量的n倍)说明:准确率=(测试集中预测为下载)&(测试集中实际为下载)/测试集实际为下载的数据量 ...
另外说明的一点,本项目重点在于DecisionTreeClassifier算法在泰坦尼克号幸存者预测项目中的应用,以及对算法模型调参过程,对数据预处理的具体过程不作详细说明解释。 3.项目算法 Sklearn.Tree.DecisionTreeClassifier 决策分类树 4.项目流程 一、导入相关库 import pandas as pd ...
tree import DecisionTreeClassifier # 实例化决策树分类器,并指定一些参数 clf = DecisionTreeClassifier( criterion='entropy', # 'entropy' 表示使用信息增益来衡量分裂质量,选择信息增益最大的特征进行分裂 max_depth=5, # 限制决策树的最大深度为5,以防止过拟合(树不允许深度超过5层) min_samples_split=10,...
初步建立模型,在未调参的情况下,模型训练后测试评估模型得分为0.79026,得分有待提高,需进一步优化模型。 四、绘制学习曲线探索模型参数 #探索在不同max_depth情况下模型拟合情况 tr=[]te=[]fori inrange(10):clf=DecisionTreeClassifier(random_state=25,max_depth=i+1,criterion='entropy')clf=clf.fit(x_train...