调优决策树模型的参数: String[] options =Utils.splitOptions("-C 0.25 -M 2"); tree.setOptions(options); AI代码助手复制代码 在上面的代码中,我们使用了交叉验证来评估决策树模型的性能。然后,我们使用setOptions()方法来设置决策树模型的参数。在这个例子中,我们设置了-C 0.25和-M 2作为参数,这些参数可以...
得到最优超参数重新建立一个决策树,然后利用可视化在变现出来结果。 最终建立决策树结果 最后为将做好的模型保存为文件,方便下次调用。 -LOVE&PEACE-
1)当样本少数量但是样本特征非常多的时候,决策树很容易过拟合,一般来说,样本数比特征数多一些会比较容易建立健壮的模型 2)如果样本数量少但是样本特征非常多,在拟合决策树模型前,推荐先做维度规约,比如主成分分析(PCA),特征选择(Losso)或者独立成分分析(ICA)。这样特征的维度会大大减小。再来拟合决策树模型效果会好。
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 左右滑动查看更多 01 02 03 04 决策树图 我们可以可视化训练好的决策树。 这种可视化是一种工具,用于传达经过训练的决策树的预测规则。 很多时候,决策树图会很大并且难以阅读。有专门的软件包R用于放大决策...
4.利用决策树算法建模 5.模型评估 混淆矩阵,以及召回率、F1-score如下: ROC曲线: 可以看出模型预测效果不好,出现过拟合,需进行参数调优 6.参数调优 利用GridSearchCV进行模型参数自动调优 参数优化后得到的ROC曲线如下: 最优参数如下: 6.利用最优参数重新建立模型 ...
决策树建树及参数调优策略实战 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #引入数据 from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() print(housing.DESCR) #导入sklearn 建树包 fit(x,y) x:训练样本 y:记录样本标签...
总结起来,集成学习与梯度提升决策树模型是一种强大的学习算法,能够处理高维稀疏数据和非线性关系数据。在调优模型参数时,学习率、树的数量和树的深度等是最关键的参数,而正则化参数和特征抽样比例等其他参数也可以进行调优。通过使用交叉验证和测试集的评估,我们可以选择出最佳的参数组合,以得到最佳的模型表现。在实践中...
在不同的场景下,“分裂条件”(criterion)对模型的准确度的影响也不一样,该参数需要在实际运用时灵活调整。调整“最大叶节点数”(max_leaf_nodes)以及“最大树深度”(max_depth)之一,可以粗粒度地调整树的结构:叶节点越多或者树越深,意味着子模型的偏差越低,方差越高;同时,调整“分裂所需最小样本数”(min_...
以决策树为例,决策树在tidymodels中只有3个可以调节的超参数(这点比mlr3差远了)。 决策树的超参数调优之前专门介绍过,并配套了多种可视化方法,可参考:R语言决策树超参数调优及可视化,今天选择决策树主要是为了演示tidymodels的用法。 训练集,测试集划分: ...