ExTree模型及参数
时间: 2024-01-01 10:04:05 浏览: 35
ExtraTree(极端随机树)是一种基于决策树的集成学习算法。 它是一种随机森林算法的变体,与随机森林不同的是,ExtraTree在选择分裂点时不仅会随机选取特征,还会随机选取分割点。这样可以进一步增加模型的随机性,降低过拟合的风险。
ExtraTree模型的主要参数如下:
- `n_estimators`:决策树的数量,默认为100。增大这个值可以提高模型的性能,但是会增加训练时间和内存消耗。
- `max_depth`:决策树的最大深度。如果不指定,则树的深度不限。增大这个值可以提高模型的表现力,但是也会增加过拟合的风险。
- `min_samples_split`:分裂节点所需的最小样本数。如果某个节点的样本数小于这个值,则不再进行分裂。默认为2。
- `min_samples_leaf`:叶节点所需的最小样本数。如果某个叶节点的样本数小于这个值,则会和其它节点一起进行剪枝。默认为1。
- `max_features`:每个节点在随机选取特征时要考虑的特征数。如果指定为整数,则每个节点将从所有特征中随机选择`max_features`个特征。如果指定为浮点数,则每个节点将从所有特征中随机选择`int(max_features * n_features)`个特征。默认为"auto",表示选择`sqrt(n_features)`个特征。
- `bootstrap`:是否使用自助法(bootstrap)样本。默认为False,表示不使用自助法。如果设置为True,则在每个决策树的训练过程中会随机选择一定数量的样本进行训练。
- `random_state`:随机种子,用于控制随机性。
这些参数可以通过调用`ExtraTreesClassifier()`函数来设置。例如:
``` python
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
clf = ExtraTreesClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, min_samples_split=5,
min_samples_leaf=2, max_features='sqrt', bootstrap=True,
random_state=42)
```
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