path = reg.cost_complexity_pruning_path(X_train,y_train) ccp_alphas = path.ccp_alphas
时间: 2024-05-28 14:13:38 浏览: 11
这段代码是用来计算决策树的代价复杂度剪枝路径上的所有可能的 $\alpha$ 值。在sklearn库中,通过 `cost_complexity_pruning_path()` 函数可以获得决策树在不同 $\alpha$ 值下的误差和树的复杂度。其中,$\alpha$ 是用来控制剪枝程度的参数,它的取值范围是在 0 到 1 之间。这个函数会返回一个包含了所有可能的 $\alpha$ 值的数组,可以用来进行后续的交叉验证等操作。
相关问题
path = tr.cost_complexity_pruning_path(x_train, y_train)中tr是什么
在sklearn的决策树模块中,tr代表的是一个DecisionTreeRegressor或DecisionTreeClassifier类的实例,用于训练决策树模型。在这个代码片段中,tr被用来获取训练集x_train和y_train的cost_complexity_pruning_path,即获取不同ccp_alpha下的决策树模型。
path =model.cost_complexity_pruning_path(x_train, y_train)中model是什么
在这段代码中,model是指决策树模型,即使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier()或DecisionTreeRegressor()方法创建的模型对象。cost_complexity_pruning_path()是DecisionTreeClassifier()或DecisionTreeRegressor()对象中的一个方法,用于计算决策树模型在不同的复杂度参数下的cost-complexity pruning path(代价复杂度剪枝路径)。
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