sklearn决定 树_sklearn决定 树能直接输入字符么（sklearn决策树结果输出节点）

values=8，4，阐明 有8个正例，4个负例然后通过决定 树，尽大概 的通过条件将正例和负例分开，比如 第一步就将5个负例分了出去，在剩下的4个正例和3个负例中，通过再加条件举行 区分末了 他这个决定 树的结果 就是，有一组正例负例还没有办法区分，其他的都已经精良 的区分了；LightGBM 是一个高效梯度提拔 决定 树框架，支持分类与回归任务 本文将分别分析 LightGBM 的原生接口与 ScikitLearn 接口在参数设置 上的区别与利用 要点，以资助 用户更好地明白 与应用LightGBM 原生接口参数详解LightGBM 的原生接口提供了丰富的参数设置 选项，以下为关键参数的具体 阐明 根本 设置 boosting_type。

coding=utf8 from sklearndatasets import load_iris from sklearn import tree iris = load_irisclf = treeDecisionTreeClassifierclf = clffitirisdata， iristargetfrom import StringIO import pydot dot_data = StringIOtreeexport_graphvizclf， out_fi；这里value这个值应该不是指输出，是记录 了正例和负例的数量 比如 说你说的，出去玩为1，正例反之，不出去玩就是负例比如 一开始样本samples=12，values=8，4，阐明 有8个正例，4个负例然后通过决定 树，尽大概 的通过条件将正例和负例分开，比如 第一步就将5个负例分了出去，在剩下的4。

决定 树过拟合的办理 方法重要 包罗 以下几点剪枝预剪枝在构建决定 树时，对每个节点举行 估计，通过设定节点最小样本数最大深度最大叶子节点数等参数，限定 树的生长，克制 过拟合后剪枝在构建完备 决定 树后，通过归并 拥有雷同 父节点的节点，镌汰 树的复杂度，简化决定 树，可通过设置alpha参数在sklear。

sklearn决定 树算法

改成predictedY = clfpredictnewRoreshape1，1就可以了 输入。

1 HistGradientBoosting分类器与回归器支持包罗 分类特性 的数据框，通过设置categorical_features参数为quotfrom_dtypequot举行 2 支持Polars格式输出，预处理 惩罚 聚类降维特性 筛选模块皆有支持3 集成学习模子 如RandomForestClassifier和Regressor如今 支持缺失值，决定 树模子 在特定条件也内置支持4 添加了全部 。

猜测 新样本时，从根节点开始，依据特性 值落入的区间，递归遍历至叶子节点，终极 返回该节点的种别 作为猜测 结果 通过实例，展示决定 树构建与猜测 过程利用 iris数据集举行 测试，对比自实现的决定 树与sklearn中模子 的正确 率，发现两者在差别 随机种子设置下存在差别 总结，通过离散化连续 型特性 ，C45算法可以。

数据集分别 在train_test_split函数中，random_state设定了练习 集和测试集的分别 模式设定后，每次实行 train_test_split时，分别 结果 都会同等 ，便于实行 复现假如 不设置random_state，分别 结果 会随机变革 决定 树和随机丛林 构建在构建决定 树和随机丛林 时，random_state控制了树的天生 规则或丛林 构建时的。

1 数据集分别 在train_test_split函数中，random_state设定练习 集和测试集的分别 模式，确保每次实行 时分别 结果 同等 ，便于实行 复现假如 不设置，结果 会随机变革 2 决定 树和随机丛林 构建在构建决定 树和随机丛林 时，random_state控制了树的天生 规则或丛林 构建时的随机抽样，固定其值可包管 每次构建出完全。

Python sklearn模子 中random_state参数的意义在于控制模子 中的随机举动 ，确保每次运行时结果 可重复具体 来说，它在以下几个方面起作用数据集分别 在train_test_split函数中，random_state设定了练习 集和测试集的分别 模式设定后，每次实行 train_test_split时，分别 结果 都会同等 ，便于实行 复现假如 不设置。

y 值的数量 小于某个数时克制 这里必要 留意 的一点是，ID3 和 C45 树可以不是二叉树，而 CART 树是二叉树，且 ID3 和 C45 树在分别 时，特性 不复用而 CART 树的特性 可以复用sklearn 偷换 实现 这里必要 阐明 的是，sklearn 中的决定 树是通过 CART 树实现的。

sklearn决定 树模子

eta learning_rate控制每一步迭代中单个新树对终极 模子 影响的巨细 ，较小值减缓学习速率 ，克制 过拟合，但大概 增长 练习 时间较大值加快 收敛，但大概 导致模子 不稳固 gamma分裂节点所需的最小丧失 镌汰 量，较高值限定 树的复杂度，防止过拟合max_depth决定 树的最大深度，限定 树的生长高度，防止过。

决定 树C45算法本来 计划 针对离散型特性 ，而连续 型数值必要 离散化处理 惩罚 sklearn库对连续 型特性 的离散化过程是先排序，然后盘算 全部 相邻值的均匀 值，以此形成离散区间具体 实现步调 如下起首 对特性 举行 排序与去重，盘算 相邻值的均匀 值作为离散特性 ，然后在离散特性 两端 参加 原特性 的最小值和最大值这一步调 。

**CART**分类与回归树算法，用于分类和回归任务 6 CART回归树 **算法原理**构建决定 树，通过二元分裂方法举行 模子 构建 **例子与可视化**通过具体 实例展示CART回归树的构建过程及结果 可视化7 决定 树应用 **Python实现**利用 Python语言实现决定 树模子 ，包罗 ID3C45CART。

其简便 的接口和高效的性能使其成为数据科学家和呆板 学习工程师的首选工具sklearn的核心 特性之一是其内置的多种呆板 学习算法这些算法包罗 但不限于线性回归逻辑回归支持向量机决定 树随机丛林 K均值聚类以及主因素 分析等这使得用户可以根据具体 需求选择符合 的算法别的 ，sklearn还提供了数据预。

1int每类都要思量 max_features特性 2float，max_features百率而且 类必要 思量 特性 数intmax_features*n_features，其n_features练习 完发特性 数3auto，max_features=sqrtn_features4sqrt，max_features=sqrtn_features5log2，max_features=log2n_features6Nonemax_features=n_features 留意 至少找本点效类搜刮 类才克制 。