决策树算法详解(3)

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
#  1.criterion  gini  or  entropy#  2.splitter  best or random 前者是在所有特征中找最好的切分点 后者是在部分特征中（数据量大的时候）#  3.max_features  None（所有），log2，sqrt，N  特征小于50的时候一般使用所有的#  4.max_depth  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，可以尝试限制下#  5.min_samples_split  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
#                       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。#  6.min_samples_leaf  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，如果样本量不大，不需要管这个值，大些如10W可是尝试下5#  7.min_weight_fraction_leaf 这个值限制了叶子节点所有样本权重和的最小值，如果小于这个值，则会和兄弟节点一起
#                          被剪枝默认是0，就是不考虑权重问题。一般来说，如果我们有较多样本有缺失值，
#                          或者分类树样本的分布类别偏差很大，就会引入样本权重，这时我们就要注意这个值了。#  8.max_leaf_nodes 通过限制最大叶子节点数，可以防止过拟合，默认是"None”，即不限制最大的叶子节点数。
#                   如果加了限制，算法会建立在最大叶子节点数内最优的决策树。
#                   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。#  9.class_weight 指定样本各类别的的权重，主要是为了防止训练集某些类别的样本过多
#                 导致训练的决策树过于偏向这些类别。这里可以自己指定各个样本的权重
#                 如果使用“balanced”，则算法会自己计算权重，样本量少的类别所对应的样本权重会高。#  10.min_impurity_split 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，均方差，绝对差)小于这个阈值
#                       则该节点不再生成子节点。即为叶子节点 。decision_tree_classifier = DecisionTreeClassifier()# Train the classifier on the training set
decision_tree_classifier.fit(training_inputs, training_classes)# Validate the classifier on the testing set using classification accuracy
decision_tree_classifier.score(testing_inputs, testing_classes)

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