reg1 = DecisionTreeRegressor(max_depth=2) reg2 = DecisionTreeRegressor(max_depth=5) reg1.fit(x, y) reg2.fit(x, y) DecisionTreeRegressor(max_depth=5) x_test = np.arange(0.0,5.0,0.01)[:,np.newaxis] x_test array([[0. ],[0.01],[0.02],[0.03],[0.04],[0.05],[0.06],[0.07],...
max_features:None(所有),log2,sqrt,N 特征小于50的时候一般使用所有的 max_depth: int or None, optional (default=None) 设置决策随机森林中的决策树的最大深度,深度越大,越容易过拟合,推荐树的深度为:5-20之间。 min_samples_split:设置结点的最小样本数量,当样本数量可能小于此值时,结点将不会在划分。
DecisionTreeClassifier(*, featuresCol='features', labelCol='label', predictionCol='prediction', probabilityCol='probability', rawPredictionCol='rawPrediction', maxDepth=5, maxBins=32, minInstancesPerNode=1, minInfoGain=0.0, maxMemoryInMB=256, cacheNodeIds=False, checkpointInterval=10, impurity='...
def cv_lgm(num_leaves,max_depth,lambda_l1,lambda_l2,bagging_fraction,bagging_freq,colsample_bytree): kf = StratifiedKFold(n_splits = 5, shuffle = True, random_state = 0) # kf = KFold(n_splits = 5, shuffle = True, random_state = 0) y_pred = np.zeros(len(x_test)) for fol...
dtree=tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini',max_depth=5) dtree.fit(X_train,y_train) pred=dtree.predict(X_test) print(classification_report(y_test,pred)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. ...
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, random_state=42) 四、训练模型 有了DecisionTreeClassifier实例和预处理的数据后,我们就可以训练模型了。这只需要一行代码: python clf.fit(X_train, y_train) 五、模型预测 训练完成后,我们可以使用...
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...
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...
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
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数少于min_sampl...