# 决策树网格调参
在机器学习中，决策树是一种常用的分类和回归算法。决策树模型可以通过学习数据集中的规则，构建一棵树状结构，用于预测未知数据的标签或目标值。然而，决策树模型往往需要调整一些超参数，以提高模型的性能和泛化能力。本文将介绍如何使用网格调参方法来优化决策树模型。
## 决策树简介
决策树是一种基于树状结构的监督学习算法。它通过对特征进行递归分割，构建一棵树，每个叶节点表示一个类别或
原创
2023-08-11 16:29:11
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决策树算法是机器学习中的经典算法1.决策树(decision tree)决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。假设小明去看电影，影响看电影的外部因素有 时间 电影类型 评分 三个情况，目前已知的样本数据如下根据以上样本数据，整理成tree形结构如下2.决策树算法中熵的概念1948年香农提出了“信息熵(entropy)”的概念一
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2023-07-11 20:28:13
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参数解析参数DecisionTreeClassifierDecisionTreeRegressor特征选择标准criterion可以使用"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一般说使用默认的基尼系数"gini"就可以了，即CART算法。除非你更喜欢类似ID3, C4.5的最优特征选择方法。可以使用"mse"或者"mae"，前者是均方差，后者是和均值之差的绝对值之和
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2023-08-30 17:45:07
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模型微调1.网格搜索
微调的一种方法是手工调整超参数，直到找到一个好的超参数组合。这么做的话会非常冗长，你也可能没有时间探索多种组合。 你应该使用 Scikit-Learn 的 GridSearchCV 来做这项搜索工作。你所需要做的是告 诉GridSearchCV 要试验有哪些超参数，要试验什么值， GridSearchCV 就能用交叉验证试验所有可能超参数值的组合。例如，下面的代码搜索了 Ra
在本篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 的支持向量回归（SVR）算法进行网格调参。我们将审视从环境配置到定制开发的各个步骤，确保我们能够高效地优化参数。
## 环境配置
在开始之前，首先要配置好相关的开发环境。我们需要确保安装了必要的库和工具。在这里，我为你准备了一个思维导图，以帮助你理解环境配置的逻辑。
```mermaid
mindmap
root
环境配置
一、for循环实现的网格搜索（带交叉验证）原理：在多个参数上使用for循环，对每种参数组合分别训练并评估一个分类器。以SVC为例：from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
#加载数据
iri
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2023-11-23 16:11:02
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文章目录系列文章目录决策树简介一、参数二、常用函数三、模型调参注意事项总结 决策树简介 决策树概念：决策树(Decision Trees)是一种非参监督学习方法，即没有固定的参数，对数据进行分类或回归学习。决策树的目标是从已知数据中学习得到一套规则，能够通过简单的规则判断，对未知数据进行预测。这里我们只讨论决策树分类的功能。 决策树组成：根节点、非叶子节点（也叫决策点、子节点、内部节点）、分
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2023-08-04 19:03:30
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决策树调参记录一下决策树调参，在所有模型进行调参前，都应该熟悉算法的思路流程，这样才能进行更好的调参。 决策树分为回归树和分类树，回归树与分类树在Python的sklearn中分别对应着两个不同的函数，其中回归树为：DecisionTreeRegressor 分类树为：DecisionTreeClassifier。 虽然说函数名字不同，但是这两个函数的参数其实大差不大。参数名含义criterion
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2023-08-03 13:18:16
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起步在理论篇我们介绍了决策树的构建和一些关于熵的计算方法，这篇文章将根据一个例子，用代码上来实现决策树。实验环境操作系统： win10 64编程语言： Python3.6用到的第三方模块有：numpy (1.12.1+mkl)scikit-learn (0.19.1)数据源为了方便理解和架设，我们用理论篇中买电脑的例子：将这些记录保存成 csv 文件：RID,age,income,student,
网格计算概述
网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，专门针对复杂科学计算的新型计算模式。这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”， 所以这种计算方式叫网格计算。这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利
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2024-08-26 20:22:36
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决策树简介决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。决策树是一种知识表示形式，它是对所有样本数据的高度概括决策树能准确地识别所有样本的类别，也能有效地识别新样本的。信息熵计算：信息增益的计算：代码调式import matplotlib.py
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2024-02-11 07:38:10
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决策树也是有监督机器学习方法。决策树算法是找到一个优化的决策路径（决策树），使得每次分类尽可能过滤更多的数据，或者说问的问题尽量少。 决策树算法可以用来优化一些知识系统，帮助用户快速找到答案。基本概念属性(Feature): 训练数据中每列都是一个属性。标签(Label)：训练数据中的分类结果。如何构造决策树这里，要解决的问题是采用哪些数据属性作为分类条件，最佳次序是什么？方法一：采
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2024-04-08 19:37:33
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Matplotlib优势：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式） 本节课接着上一节课，来可视化决策树，用Matplotlib注解绘制树形图1 Matplotlib 注解Matplotlib提供了一个注解工具：annotations，可以在数据图形上添加文本工具。 Matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表
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2023-08-15 15:31:24
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简介 决策树是广泛用于分类和回归任务的监督模型。 在本文中，我们将讨论决策树分类器以及如何动态可视化它们。 这些分类器在训练数据上构建一系列简单的if / else规则，通过它们预测目标值。 在本演示中，我们将使用sklearn_wine数据集,使用sklearn export_graphviz函数，我们可以在Jupyter中显示树。from sklearn.tree
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2024-04-25 09:37:10
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决策树决策树在周志华的西瓜书里面已经介绍的很详细了(西瓜书P73-P79)，那也是我看过讲的最清楚的决策树讲解了，我这里就不献丑了，这篇文章主要是分享决策树的代码。在西瓜书中介绍了三种决策树，分别为ID3,C4.5和CART三种决策树，三种树出了分裂的计算方法不一样之外，其余的都一样，大家可以多看看书，如果有什么不清楚的可以看看我的代码，决策树的代码算是很简单的了，我有朋友面试的时候就被要求写决策
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2023-08-09 14:44:43
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决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树尤其在以数模型为核心的各种集成算法中表现突出。开放平台：Jupyter lab根据菜菜的sklearn课堂实效生成一棵决策树。三行代码解决问题。from sklearn import tree #导入需要的模块
clf =
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2023-07-25 14:16:12
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决策树 算法优缺点： 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据 缺点：可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型：数值型和标称型 算法思想： 1.决策树构造的整体思想： 决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是提供一种方
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2023-06-28 15:18:00
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决策树(DecisionTree)是一类常见的机器学习方法，监督学习方法，非参数分类器。决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单且直观的分而治之策略。决策树学习的关键是如何选择最优划分属性。我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的纯度越来越高。度量样本纯度的指标：(1).信息熵（information entropy）：&n
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2024-05-30 22:00:01
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Python实现一
在这里我们先调用sklearn算法包中的接口，看一下算法的效果。
实验数据（可能你并不陌生~~~）：
1.5 50 thin
1.5 60 fat
1.6 40 thin
1.6 60 fat
1.7 60 thin
1.7 80 fat
1.8 60 thin
1.8 90 fat
1.9 70 thin
1.9 80 fa
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2024-03-19 00:08:59
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1. 决策树决策树就像程序的if-else结构，是用于分割数据的一种分类方法。from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier对于复杂的预测问题，通过建立树模型产生分支节点，被划分成两个二叉树或多个多叉树较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐
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2023-08-10 12:20:53
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