decisiontreeregressor
时间: 2023-04-28 07:05:50 浏览: 53
DecisionTreeRegressor 是决策树回归模型,是一种基于决策树的机器学习算法,常用于回归问题。算法会根据特征值对数据进行分割,每个分割后的区域会有一个预测值,通过不断分割和预测来构建一棵决策树来预测目标值。
相关问题
decisiontreeregressor公式
决策树回归器(DecisionTreeRegressor)的公式如下:
假设有 $n$ 个样本,每个样本有 $m$ 个特征,表示为 $x_{i,j}$,对应的目标值为 $y_i$。
首先,我们需要计算每个特征 $j$ 的最佳切分点 $s_j$,使得切分后的两个区域的平均目标值之差最小:
$$s_j = \operatorname{arg\,min}_{s} \left[\operatorname{cost}(T_{j, s}) + \operatorname{cost}(T_{j, s}^c)\right]$$
其中,$T_{j, s}$ 表示第 $j$ 个特征按照切分点 $s$ 将样本划分为左子树,$T_{j, s}^c$ 表示将样本划分为右子树,$\operatorname{cost}$ 表示目标值的均方误差(MSE):
$$\operatorname{cost}(T) = \frac{1}{|T|} \sum_{i \in T} (y_i - \hat{y}_T)^2$$
其中,$|T|$ 表示区域 $T$ 中样本的数量,$\hat{y}_T$ 表示区域 $T$ 中样本的目标值均值。
然后,我们将数据集按照最佳切分点 $s_j$ 进行划分,得到两个子数据集 $D_{j, s_j}$ 和 $D_{j, s_j}^c$,并在每个子数据集上递归地重复上述过程,直到满足停止条件。
最后,对于新的测试样本 $\mathbf{x}$,我们从根节点开始,根据每个节点的切分规则判断其是否应该进入左子树或右子树,直到到达叶子节点,用该叶子节点中的样本的目标值作为预测值。
决策树回归器的公式就是这样,希望能够对您有所帮助。
DecisionTreeRegressor参数
DecisionTreeRegressor是一种用于回归任务的决策树模型。以下是DecisionTreeRegressor的一些重要参数及其含义:
1. criterion:用于衡量特征选择质量的函数。可以选择“mse”(均方误差)或“mae”(平均绝对误差)。
2. splitter:用于在每个节点上选择分裂策略的策略。可以选择“best”(最佳)或“random”(随机)。
3. max_depth:决策树的最大深度。如果未指定,则表示节点将继续分裂,直到所有叶节点都包含少于min_samples_split个样本。
4. min_samples_split:分裂内部节点所需的最小样本数。可以是整数或浮点数。
5. min_samples_leaf:叶节点上所需的最小样本数。可以是整数或浮点数。
6. max_features:用于查找最佳分裂的特征数。可以选择“auto”(使用所有特征),“sqrt”(使用特征数的平方根)或“log2”(使用特征数的对数)。
7. random_state:随机种子的种子数。
8. presort:是否预先排序数据以加快拟合速度。可以选择True或False。
这些参数可以通过实验来选择最佳的决策树模型,以适合特定的回归问题。