python实现决策树模型的参数调优
时间: 2023-11-16 14:06:28 浏览: 86
决策树模型的参数调优可以通过网格搜索(Grid Search)或随机搜索(Random Search)来实现。这里以网格搜索为例进行说明。
网搜索是一种穷的方法,可以对指定的参数组合进行全排列搜索,找到最佳的参数组合,并返回最佳的模型。
具体步骤如下:
1. 导入需要的库和数据集
``` python
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
2. 定义模型
``` python
dt = DecisionTreeClassifier()
```
3. 定义参数组合搜索空间
``` python
param_grid = {'max_depth': [3, 4, 5, 6, 7, 8],
'min_samples_split': [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
'min_samples_leaf': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
```
4. 进行网格搜索
``` python
grid_search = GridSearchCV(dt, param_grid, cv=10, scoring='accuracy')
grid_search.fit(X, y)
```
5. 输出最佳参数组合和最佳模型
``` python
print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_))
print("Best cross-validation score: {:.2f}".format(grid_search.best_score_))
print("Best estimator:\n{}".format(grid_search.best_estimator_))
```
这里,我们定义了三个参数 max_depth、min_samples_split、min_samples_leaf 的搜索空间,然后通过 GridSearchCV 函数对决策树模型进行了网格搜索。其中,cv 指定了交叉验证的次数,scoring 指定了评估指标,这里使用准确率。
最后,输出了最佳参数组合、最佳交叉验证得分和最佳模型。
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