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sklearn决策树待更新

news 来源：原创 2025/9/10 0:56:24

注意：sklearn中所有的决策树模型包括回归决策树实现的是CART决策树算法，在官方文档中有介绍。sklearn中的决策树模型最终得到的树结构都是二叉树，因为CART算法生成的就是二叉树。

DecisionTreeClassifier类

如果待预测样本有多个类别具有相同并且最高的概率，那么这个分类器会将待预测样本预测为这些类别中索引最靠前的类。

参数

criterion : {"gini", "entropy"}, default="gini"。最优划分属性的标准。前者是基尼系数，后者是信息熵。
max_depth : int, default=None；决策树最大深度。常用来解决过拟合。
min_impurity_decrease : float, default=0.0；这个值限制了决策树的增长，如果某节点的不纯度（基尼系数，信息增益）小于这个阈值，则该节点不再生成子节点。
min_samples_split : int or float, default=2；如果是int，则取传入值本身作为最小样本数；如果是 float，则用 ceil(min_samples_split*样本数量) 的值作为最小样本数，即向上取整。
min_samples_leaf : int or float, default=1；如果是int，则取传入值本身作为最小样本数；如果是 float，则去ceil(min_samples_leaf*样本数量) 的值作为最小样本数，即向上取整。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。
max_leaf_nodes:int, default=None；最大叶子节点数。如果特征不多，可以不考虑这个值，但是如果特征分成多的话，可以加以限制，具体的值可以通过交叉验证得到。

ccp_alpha：non-negative float, default=0.0；用于后剪枝的参数和最小成本复杂度剪枝算法有关，具体数学公式没看懂，不过感觉并不影响这个类的使用。

方法

def predict_proba(self, X)；预测X中样本分别属于每个类别的概率。

def predict_log_proba(self, X)；预测X中样本分别属于每个类别的对数概率。

def apply(X, check_input=True)；返回X的叶子节点索引。

def cost_complexity_pruning_path(X, y, sample_weight=None)；它返回的值是一个类字典，这个函数的作用就是为了寻找最优的ccp_alpha值，它会获得很多ccp_alpha值，然后再通过交叉验证就可以找到最优的，它常配合交叉验证来选择最优的ccp_alpha。通过计算决策树在不同 ccp_alpha 值下的剪枝路径，生成一组候选的 ccp_alpha 值及其对应的子树不纯度（杂质），为后续选择最优 ccp_alpha 提供依据。

def get_depth()；获取决策树的深度，sklearn认为根节点是0层，即从零开始计数，比如下面那个树的深度为5.

def get_n_leaves()；获取叶子节点的个数。

def score(X, y, sample_weight=None)；几乎所有的监督学习模型（如分类模型、回归模型等）都有这个方法。对于分类模型，通常是计算准确率（Accuracy），即预测正确的样本数占总样本数的比例；对于回归模型，通常是计算决定系数，用于衡量模型对数据的拟合程度。

def fit(X,y);

def predict(X);

plot_tree类

这个类用于可视化决策树，上图就是通过它来展现出来的。

参数

decision_tree : decision tree regressor or classifier；传入训练好的决策树分类器或回归器。

feature_names : array-like of str, default=None；传入每个特征的名字，默认为空，表示用x[i]来代替名字。

DecisionTreeRegressor类待更新

参数

criterion : {"squared_error", "friedman_mse", "absolute_error", "poisson"},default="squared_error"；最优划分属性的标准。待更新

其他参数和DecisionTreeClassifier一样可以参考它的参数说明。

方法

和DecisionTreeClassifier类的方法基本一样，只不过它没有def predict_proba(self, X)和def predict_log_proba(self, X)方法。

ExtraTreeClassifier类

集成学习相关

ExtraTreeRegressor类

export_graphviz方法

export_text方法

sklearn决策树待更新

注意：sklearn中所有的决策树模型包括回归决策树实现的是CART决策树算法，在官方文档中有介绍。sklearn中的决策树模型最终得到的树结构都是二叉树，因为CART算法生成的就是二叉树。 DecisionTreeClassifier类如果待预测样本有多个类别具有相同…...

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GPT-4、Grok 3与Gemini 2.0 Pro：三大AI模型的语气、风格与能力深度对比

更新后的完整CSDN博客文章以下是基于您的要求，包含修正后的幻觉率部分并保留原始信息的完整CSDN博客风格文章。幻觉率已调整为更符合逻辑的描述，其他部分保持不变。 GPT-4、Grok 3与Gemini 2.0 Pro：三大AI模型的语气、风格与能力深度对比 …...

编程日记 2025/9/8 5:57:11

Cyber Weekly #51

赛博新闻 1、英伟达开源新模型，性能直逼DeepSeek-R1 本周，英伟达开源了基于Meta早期Llama-3.1-405B-Instruct模型开发的Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1大语言模型，该模型拥有2530亿参数，在多项基准测试中展现出与6710亿参数的…...

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QT聊天项目开发DAY02

1.添加输入密码的保密性 LoginWidget::LoginWidget(QDialog*parent): QDialog(parent) {ui.setupUi(this);ui.PassWord_Edit->setEchoMode(QLineEdit::Password);BindSlots(); }2.添加密码的验证提示 3.修复内存泄漏，并嵌套UI子窗口到主窗口里面之前并没有设置…...

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Spring AI高级RAG功能查询重写和查询翻译

1、创建查询重写转换器 // 创建查询重写转换器queryTransformer RewriteQueryTransformer.builder().chatClientBuilder(openAiChatClient.mutate()).build(); 查询重写是RAG系统中的一个重要优化技术，它能够将用户的原始查询转换成更加结构化和明确的形式。这种转…...

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