Python中决策树的节点分裂策略和分裂条件

2023-04-15 00:00:00 条件 节点 分裂

节点分裂策略：

决策树中的节点分裂有两种策略：

  1. CART算法：采用二分法，将特征空间划分为两部分。

  2. ID3算法：采用多分法，在特征空间上选择最优特征并将其离散化，将特征空间划分成多部分。

分裂条件：

节点分裂条件主要有两个方面：

  1. 特征选择度量：包含信息增益、信息增益比、基尼指数等，其目的是衡量特征选择的好坏。

  2. 停止条件：当达到树的最大深度时，或者当前节点样本数量小于某个阈值，或者样本集的所有样本属于同一类别时，就停止生长子树。

代码演示

下面是一个简单的决策树代码示例，使用鸢尾花数据集实现分类任务：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics

# 加载数据集
iris = load_iris()
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(x_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(x_test)

# 评估模型
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

输出结果为：

Accuracy: 1.0

这说明我们的决策树模型在测试集上的精度达到了100%。

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