通过交叉验证等方法来选择合适的max_depth取值的代码
时间: 2024-02-26 21:57:12 浏览: 32
下面是使用交叉验证来选择决策树的合适max_depth取值的Python代码:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import numpy as np
# 加载数据集
X, y = load_data()
# 定义max_depth的范围
max_depth_range = range(1, 11)
# 存储交叉验证得分
cv_scores = []
# 交叉验证
for depth in max_depth_range:
dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=depth)
scores = cross_val_score(dt, X, y, cv=5, scoring='accuracy')
cv_scores.append(scores.mean())
# 找到最优max_depth
best_accuracy = np.max(cv_scores)
best_depth = max_depth_range[np.argmax(cv_scores)]
# 输出结果
print("Best accuracy: {:.2f}%".format(best_accuracy * 100))
print("Best max_depth: {}".format(best_depth))
```
上述代码中,我们首先定义了一个max_depth的范围,然后使用交叉验证来评估每个max_depth的性能,最后找到最优的max_depth。在交叉验证过程中,我们使用了决策树模型,并使用了准确率作为评估指标。
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