leaf-wise tree和level-wise tree区别
时间: 2023-10-21 19:06:17 浏览: 57
Leaf-wise tree和level-wise tree都是指决策树的构建方式。
Leaf-wise tree是一种深度优先搜索的构建方式,它从根节点开始,每次选择能够最大程度降低损失函数的特征进行分裂,直到达到设定的最大深度或者叶子节点数目。
Level-wise tree是一种广度优先搜索的构建方式,它按照层次顺序进行分裂,先从根节点开始分裂,分裂完一层后再对下一层进行分裂,直到达到设定的最大深度或者叶子节点数目。
相对而言,Leaf-wise tree对数据的拟合更加精细,但可能会过拟合;而Level-wise tree对数据的拟合相对较为粗糙,但更加稳定。同时,Leaf-wise tree的构建速度比Level-wise tree更快。
相关问题
leaf-wise tree和 level-wise tree的区别
Leaf-wise tree和level-wise tree都是二叉树的构建方法,但是它们的区别在于:
1. 构建顺序不同:leaf-wise tree是按照每个节点的叶子节点个数来构建的,即每次选择当前节点的叶子节点最多的方向进行拆分;而level-wise tree则是按照深度来构建的,即每一层节点都会被拆分成两个子节点。
2. 拆分方式不同:leaf-wise tree采用一种贪心的策略,即每次选择当前节点的叶子节点最多的方向进行拆分,这样可以保证每个节点的叶子节点数尽可能的平衡,从而提高了模型的泛化能力;而level-wise tree则是按照深度来进行拆分,每一层节点都会被拆分成两个子节点,这种方法容易导致某些节点的叶子节点数过少或过多,从而影响模型的泛化能力。
3. 训练效率不同:leaf-wise tree在构建过程中会优先选择叶子节点最多的方向进行拆分,这样可以减少节点的数量,加快训练速度;而level-wise tree则需要遍历每一层节点进行拆分,这样会增加节点的数量,降低训练效率。
random forest是Leaf-wise tree还是level-wise tree
Random forest可以使用Level-wise tree或Leaf-wise tree,具体取决于实现的算法。在sklearn中,RandomForestClassifier和RandomForestRegressor默认使用Level-wise tree,但也可以通过设置参数来使用Leaf-wise tree。在XGBoost中,Random forest使用的是Leaf-wise tree。