max_leaf_nodes : int or None, optional (default=None)。规定最多的叶子个数,根据区分度从高到低选择叶子节点,如果不传入这个参数,则不限制叶子节点个数。 sklearn官方文档中的决策树优化建议 特征数与样本数的平衡,样本数过小容易过拟合 对特征进行降维,使用PCA,ICA之类的技术,更有可能找到有区分度的特征 ...
@文心快码sklearn决策树参数 文心快码 在sklearn中,决策树模型是一个非常强大且常用的分类和回归工具。以下是关于sklearn决策树模型参数的详细解释: 1. 基本参数 决策树模型的基本参数主要涉及到树的构建和剪枝过程。这些参数帮助用户控制树的生长和复杂度,从而避免过拟合。 2. 重要参数及其作用 2.1 criterion 作用:...
sc=StandardScaler()## 估算训练数据中的mu和sigmasc.fit(X_train)## 使用训练数据中的mu和sigma对数据进行标准化X_train_std =sc.transform(X_train) X_test_std=sc.transform(X_test)## 决策树分类器fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier tree=DecisionTreeClassifier(criterion='gini',max_depth=4,r...
class 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, class_weight=None, ccp_alpha=0.0)...
分类决策树(DecisionTreeClassifier) 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, class_ weight=None ...
决策树-CART算法 参数详解 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...
sklearn决策树 参数表示 决策树中有参数如下: DecisionTreeClassifier(criterion="gini" , splitter="best" , max_depth=None , min_samples_split=2 , min_samples_leaf=1 , min_weight_fraction_leaf=0. , max_features=None , random_state=None ...
剪枝参数的意义就在于防止过度拟合。 1、浅试以上3个剪枝参数在一起排列组合的score精确度 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_wine#红酒数据集fromsklearnimporttree#决策树fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#训练集训练集分类器 ...
1、决策树(Decision Tree)原理 DT原理知识树 2、DecisionTreeClassifiter核心参数详解: 参数列表详解 3、DecisionTreeRegressor核心参数详解: 回归树参数:与分类树基本相同,比较值得一提的是criterion。在回归树中criterion衡量分枝质量的指标有三种: 1、输入“mse”使用均方误差mean squared err(MSE),父节点和子节点之间...