deftest_graphviz_errors():# Check for errors of export_graphvizclf =DecisionTreeClassifier(max_depth=3, min_samples_split=2)# Check not-fitted decision tree errorout = StringIO() assert_raises(NotFittedError, export_graphviz, clf, out) clf.fit(X, y)# Check if it errors when length of ...
python复制代码 # 设置树的深度为3层 clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3) 请注意,决策树是一种基础且直观的机器学习算法,但它的性能和结构可能会受到数据集的特性和噪声的影响。在实践中,通常会使用交叉验证、网格搜索等技术来选择最佳的参数和模型。©...
3. max_depth max_depth参数用于限制树的最大深度。如果不设置该参数,决策树会一直生长直到所有叶子节点都是纯的或者每个叶子节点只有一个样本。设置该参数可以避免过度拟合。默认值是None,表示不限制深度。 4. min_samples_split min_samples_split参数用于指定分裂一个内部节点需要的最小样本数。如果一个节点的样本...
max_leaf_nodes:设置决策树的最大叶子节点个数,该参数与max_depth等参数参数一起,限制决策树的复杂度,默认为None,表示不加限制。 min_impurity_decrease :打算划分一个内部结点时,只有当划分后不纯度(可以用criterion参数指定的度量来描述)减少值不小于该参数指定的值,才会对该结点进行划分,默认值为0。可以通过设置...
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()函数用于构建决策树,默认使用CART算法,现对该函数参数进行说明,参考的是scikit-learn 0.20.3版本。 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...
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
s2=DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=5) s2.fit(x,cuisine) leaves2=pd.Series(s2.apply(x),name='leaves') idk=pd.concat([cuisine,leaves2],axis=1) m=list(leaves2.value_counts().index.values)foryinm:printyprintidk[leaves2==y]['cuisine'].value_counts() ...
max_depth = int用来控制决策树的最大深度,防止模型出现过拟合。 min_samples_leaf = int用来设置叶节点上的最少样本数量,用于对树进行修剪。 2. 由鸢尾花数据集构建决策树 鸢尾花数据集: 数据集名称的准确名称为 Iris Data Set,总共包含 150 行数据。每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。
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:...
关于决策树DecisionTreeClassifier的参数max_depth设置,下列正确的是( )。A.max_depth越大,模型越简单B.max_depth越小,模型越复杂C.max_depth越小,模型泛化能力越强。D.max_depth越大,模型泛化能力越差。的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.co