很多复杂的决策树算法(例如lightgbm)中还有额外的终止条件,为了防止过拟合: 1、树达到了最大深度:depth >= max_depth,树停止分裂。 2、结点的样本数量达到了阈值:如果一个集合(结点)的样本数量 < min_samples_leaf,则树停止分裂; 其中,max_depth和min_samples_leaf都是人为制定的超参数。 最后生成的、不再进行...
每棵树在训练时随机选择一部分特征,最终通过投票(分类)或平均(回归)得到结果。 5.2 梯度提升树(Gradient Boosted Tree, GBT) 使用多个决策树,按梯度提升的方式逐步减小模型误差。 5.3 极端随机树(Extra Tree) 在决策树的基础上引入更多随机性,例如随机选择分裂点。 6. 决策树分类任务示例 问题描述 我们有一个小型...
X_test_std=sc.transform(X_test)## 决策树分类器fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier tree=DecisionTreeClassifier(criterion='gini',max_depth=4,random_state=1)tree.fit(X_train_std,y_train) plot_decision_region(X_train_std,y_train,classifier=tree,resolution=0.02) plt.xlabel('petal length ...
百度试题 题目sklearn.tree.DecisionTreeClassifier的参数max_depth表示决策树最大深度,模型样本数量多,特征也多时,推荐限制这个最大深度。() A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random_state=None,max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None,class_weight=None,presort=False) ...
myTree=createTree(myMat,labels) print myTree #numLeafs=getNumLeafs(myTree) maxDepth=getTreeDepth(myTree) print maxDepth createPlot(myTree) #classLabel=classify(myTree,labels,[1,1]) #labels=['age','prescript','astigmatic','tearRate'] ...
...接下来利用这个参数值,构建回归决策树,代码如下: # 构建用于回归的决策树 CART_Reg = tree.DecisionTreeRegressor(max_depth = 20, min_samples_leaf 1.1K20 机器学习常用算法——决策树 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分...
DecisionTreeClassifier 分类树 classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None, min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None, random_state=None,max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None...
3. max_depth:用于限制树深度的参数。如果不设置,则表示无限制。4. min_samples_split:用于控制节点分裂所需最小样本数目。如果某个节点中样本数量小于该值,则不再进行分裂。5. min_samples_leaf:用于控制叶子节点所需最小样本数目。如果某个叶子节点中样本数量小于该值,则会与兄弟节点合并。6. max_features:...
原博客:https://daya-jin.github.io/tag/#tree 模型概述 决策树算法最早用于分类任务,算法根据数据的特征与类别生成一棵树,并以这棵树对未知数据进行分类。 首先要了解熵(Entropy)的概念。在热力学中,熵被用于表示系统的混乱程度;而在信息论中,熵用于表示信息量的大小。