2,random_state控制随机性,sklearn 版本的决策树不是遍历所有特征求不纯度,而是随机筛选一些特征进行计算(决策树本身具有的随机性)。所以这个设定会导致我们每次训练的结果都不相同。通过设定 random_state=0 (随便写个数字),控制决策树的随机性,便于我们分析其他的参数。random_state 默认是 None。 3,splitter也是控...
如果是int,random_state是随机数生成器使用的种子;如果是 RandomState 实例,random_state 是随机数生成器;如果为 None,则随机数生成器是 np.random 使用的 RandomState 实例。 所以,在任何情况下都会使用随机算法。传递任何值(无论是特定的 int,例如 0,还是 RandomState 实例),都不会改变它。传递 int 值(0 或其...
11这种综合考量大体上分两种:121 搭建多个独立的分类模型,然后通过投票的方式 比如 随机森林分类器13随机森林在训练数据上同时搭建多棵决策树,这些决策树在构建的时候会放弃唯一算法,随机选取特征142 按照一定次序搭建多个分类模型,15他们之间存在依赖关系,每一个后续模型的加入都需要现有模型的综合性能贡献,16从多个较...
11这种综合考量大体上分两种:121 搭建多个独立的分类模型,然后通过投票的方式 比如 随机森林分类器13随机森林在训练数据上同时搭建多棵决策树,这些决策树在构建的时候会放弃唯一算法,随机选取特征142 按照一定次序搭建多个分类模型,15他们之间存在依赖关系,每一个后续模型的加入都需要现有模型的综合性能贡献,16从多个较...