机器学习算法：决策树算法api

学习目标

• 知道决策树算法api的具体使用

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• class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None)

• criterion

• 特征选择标准
• "gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一默认"gini"，即CART算法。

• min_samples_split

• 内部节点再划分所需最小样本数
• 这个值限制了子树继续划分的条件，如果某节点的样本数少于min_samples_split，则不会继续再尝试选择最优特征来进行划分。 默认是2.如果样本量不大，不需要管这个值。如果样本量数量级非常大，则推荐增大这个值。我之前的一个项目例子，有大概10万样本，建立决策树时，我选择了min_samples_split=10。可以作为参考。

• min_samples_leaf

• 叶子节点最少样本数
• 这个值限制了叶子节点最少的样本数，如果某叶子节点数目小于样本数，则会和兄弟节点一起被剪枝。 默认是1,可以输入最少的样本数的整数，或者最少样本数占样本总数的百分比。如果样本量不大，不需要管这个值。如果样本量数量级非常大，则推荐增大这个值。之前的10万样本项目使用min_samples_leaf的值为5，仅供参考。

• max_depth

• 决策树最大深度
• 决策树的最大深度，默认可以不输入，如果不输入的话，决策树在建立子树的时候不会限制子树的深度。一般来说，数据少或者特征少的时候可以不管这个值。如果模型样本量多，特征也多的情况下，推荐限制这个最大深度，具体的取值取决于数据的分布。常用的可以取值10-100之间

• random_state

• 随机数种子