决策树的超参数怎么确定代码实现一下
时间: 2023-05-24 19:05:23 浏览: 110
决策树的超参数包括:最大深度、最小样本拆分、最小叶子节点样本量等。可以使用交叉验证的方法来确定这些超参数。
下面是一个使用sklearn库的决策树分类器进行超参数选择的代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 加载数据集
data = pd.read_csv("data.csv")
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 定义参数搜索范围
param_grid = {
'max_depth': [3, 4, 5, 6],
'min_samples_split': [2, 3, 5],
'min_samples_leaf': [1, 2, 4]
}
# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
# 使用网格搜索进行超参数选择
grid_search = GridSearchCV(clf, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)
# 输出最优参数和对应的得分
print(grid_search.best_params_)
print(grid_search.best_score_)
```
这段代码使用了sklearn库中的GridSearchCV进行了超参数搜索。首先通过pandas库加载数据集,然后定义了需要搜索的超参数范围。接着创建了决策树分类器,然后使用GridSearchCV进行了超参数选择。最后输出了最优参数和对应的得分。
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