分析以下代码tree_param = {'criterion': ['mse', 'friedman_mse', 'mae'], 'max_depth': list(range(10))} # 待选参数 grid = GridSearchCV(tree.DecisionTreeRegressor(), param_grid=tree_param, cv=3) # 实例化对象 grid.fit(Xtrain, Ytrain) # 训练模型
时间: 2024-04-26 18:20:38 浏览: 6
这段代码是使用网格搜索(GridSearchCV)方法对决策树模型进行参数调优。
- `tree_param` 定义了决策树模型的待选参数,包括切分质量度量标准(criterion)和最大深度(max_depth)。
- `GridSearchCV` 是一个调参工具,用于系统地遍历多种参数组合,通过交叉验证来确定最佳参数,从而达到优化模型的目的。在这里,我们使用了决策树模型(`tree.DecisionTreeRegressor()`)作为基模型,将待选参数传入`param_grid`参数中,将交叉验证的折数(cv)设为3。
- `grid.fit(Xtrain, Ytrain)` 是使用训练数据(Xtrain, Ytrain)对模型进行训练,并搜索最佳参数。训练完成后,最佳参数会保存在`grid.best_params_`中,最佳模型则保存在`grid.best_estimator_`中。
这段代码的作用是搜索最佳的决策树模型参数,以优化模型的性能。