scikit-learn 提升决策树参数调节
scikit-learn 提升决策树参数调节 转：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 本文我们对scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。 1. scikit-learn GBDT类库概述 ...
原文：sk-learn 决策树的超参数
一 参数criterion：特征选择标准， entropy, gini 。默认gini，即CART算法。 splitter：特征划分标准， best, random 。best在特征的所有划分点中找出最优的划分点，random随机的在部分划分点中找局部最优的划分点。默认的 best 适合样本量不大的时候，而如果样本数据量非常大，此时决策树构建推荐 random 。 max depth：决策树最大深 ...
2019-03-14 11:15 0 1252 推荐指数：
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