决策树是一种监督学习算法,可用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集划分成多个子集,直到每个子集中的样本都属于同一类别为止。决策树的每个内部节点表示一个特征上的测试,每个分支代表一个测试输出,而每个叶子节点则表示一个类别。 在scikit-learn中,决策树算法有...
别人看法:criterion=entropy应该理解为决策树采用的是ID3算法,而不是cart树。 splitter:('best' , 'random')表示在构造树时,选择结点的原则,默认是splitter='best',即选择最好的特征点分类,比如基于信息增益分类时,则选择信息增益最大的特征点,还可以是'random' max_depth:int,default=None,表示树的最大深度。...
二、过拟合:随着决策树的深度越来越深,由于某些不规则数据或者异常数据会导致出现过拟合现象,在训练集上表现良好但是在测试集上表现不佳,因此可以采用前修枝或者后修枝策略。 前修枝:pre-pruning 限制树的深度:设置树的最大深度,防止树过于深套 限制节点中的最小样本数: 当样本数低于这个阈值时,停止分裂 限制信息...
(1) RandomForestClassifier随机森林RandomForestClassifier通过控制n_estimators超参数来决定基估计器的个数,在这里是4棵决策树(森林由树组成);此外每棵树的最大树深为5(max_depth=5)。 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier RF = RandomForestClassifier( n_estimators=4, max_depth=5 ) RF.fit(...
决策树分类方法速度很快,⽽且不需要进行数据清洗,所以通常很适合作为初步分类手段,在借助更复杂的模型进行优化之前使用。 选择模型类 在Scikit-Learn中分类树算法都保存在tree模块中,具体算法所属类为DecisionTreeClassifier In [1]: from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier In [2]: DecisionTree...
本文选自《P ython在Scikit-Learn可视化随机森林中的决策树分析房价数据》。 点击标题查阅往期内容 PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 ...
结论是决策树帮助我们把复杂的数据表示转换成相对简单的直观的结构。 三、scikit-learn 决策树算法类库介绍 scikit-learn 决策树算法类库内部分类决策树的类对应的是 DecisionTreeClassifier。下面就对 DecisionTreeClassifier 的重要参数做一个总结。 特征选择标准 criterion:可以使用“gini”或者“entropy”,前者代表基尼系...
criterion: 字符串,可选‘gini’或者‘entropy’,分别表示要使用基尼系数或熵进行决策区间的划分,默认选‘gini’; max_depth: 整型型数字,用来规定决策树的最大深度; min_samples_split: 可以使整型或浮点型数字,用来规定如果进行一次决策区间的划分至少要包含多少个样本; min_samples_leaf: 可以使整型或浮点型数字...
决策树缺点: 1.容易导致过拟合,以至于泛华能力若,需要剪枝; 2.稳定性差,即使数据集微小的变化也可能导致生成一个与之前完全不同的决策树; sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 举例 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier ...
决策树模型在feature较多、sample较少的时候很容易过拟合。我们要保证feature的数量远少于sample的数量。在...