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    决策树 - Decision Tree Regressor

    最近更新时间:2022-02-24 16:42:09

    用决策树做回归任务时,从根节点开始,对样本的某一特征进行测试,根据测试结果,将样本分配到其子结点;这时,每一个子节点对应着该特征的一个取值。如此递归地对样本进行测试并分配,直至到达叶结点。在回归树中,采用的是启发式的方法。假如我们有n个特征,每个特征有s个取值,那我们遍历所有特征,尝试该特征所有取值,对空间进行划分,直到取到特征j的取值s,使得损失函数最小。

    语法:

    ..| fit DecisionTreeRegressor splitter=<best(default) | random> criterion=<mse(default) | mae | friedman_mse> max_features=<auto(default) | sqrt | log2 | None | int | float> max_depth=<int> min_samples_split=<int | float> min_samples_leaf=<int | float> max_leaf_nodes=<int> random_state=<int> <target_field> from <feature_field_1> <feature_field_2>... 
    

    参数说明:

    • splitter用来决定划分点选择标准,

      • splitter=best, 在特征的所有划分点中找出最优的划分点,适用于样本量不大的情况。
      • splitter=random,随机的在部分划分点中找局部最优的划分点,适用于样本数量非常大的情况。
    • criterion用来决定CART树做划分时对特征的评价标准。

      • criterion=mse,使用均方误差。
      • criterion=mae, 使用平均绝对误差。
      • criterion=friedman_mse(默认值),使用Friedman改进分数的均方误差函数。
    • max_features用来决定划分时考虑的最大特征数。

      • max_features=int,代表直接使用max_features为最大特征数量,必须在(0,n_features]之间。n_features即为建模时使用的特征字段的数量。
      • max_features=float,代表使用max_features*n_features为最大特征数量。必须使max_features*n_features向下取整的结果在(0,n_features]之间。
      • max_features=sqrt, 代表使用sqrt(n_features),即n_features的平方根值为最大特征数量。
      • max_features=log2, 代表使用log2(n_features)。
      • max_features=auto(默认值),和max_features=sqrt一样。
    • max_depth用来决定数的最大深度。若不提供,即为不设限。在数据量大以及使用的特征数量也很大的情况,可以考虑将max_depth设为[0,100]之间。

    • min_samples_split用来决定分割一个内部节点所需要的最小样本数量。如果某节点的样本数少于min_samples_split,则不会再继续划分。在数据量非常大的情况,建议增大这个值。

      • min_samples_split=int,代表直接使用min_samples_split作为最小样本数量。
      • min_samples_split=float,代表使用min_samples_split*n_samples向上取整的结果作为最小样本数量。n_samples即为建模时使用的样本数据量。
      • min_samples_split默认为2。
    • min_samples_leaf用来决定需要在叶子节点上的最小样本数量。如果某叶子节点数目小于样本数,则会和兄弟节点一起被剪枝。在数据量非常大的情况,建议增大这个值。

      • min_samples_leaf=int,代表直接使用min_samples_leaf作为最小样本数量。
      • min_samples_leaf=float,代表使用min_samples_leaf*n_samples向上取整的结果作为最小样本数量。n_samples即为建模时使用的样本数据量。
      • min_samples_leaf默认为1。
    • max_leaf_nodes用来决定最大叶子结点数量。若不提供,则不设限。通过限制最大叶子节点数,可以防止过拟合。在特征数量非常大的情况,建议增大这个值。

    • random_state为随机数种子,用来控制样本自助抽样的随机性和特征抽样的随机性。如果给定特定值,重新跑模型的时候,可以得出同样的结果。

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