Python中决策树的剪枝策略和超参数优化方法

决策树的剪枝策略：
剪枝是为了防止模型出现过拟合，决策树的剪枝策略可分为预剪枝和后剪枝两种方式。
1. 预剪枝
预剪枝是在构建决策树的过程中，根据某种策略在分裂前预先停止分裂的方法，其中最典型的策略是"信息增益"和"信息增益比"，另外一些策略包括"基尼指数"和"方差"等。
具体做法：
- 在对某一结点进行划分前，先评估划分是否能够增加模型的泛化能力。如果评估的结果表明划分不会使模型更好，就停止分叉，将该节点作为叶子节点；
- 优点：简单直观，易于实现，节省计算时间；
- 缺点：剪枝时只考虑该节点，而没有考虑后面的子节点，可能会导致过拟合。
2. 后剪枝
后剪枝是在构建完整棵决策树之后，针对树的不同部分进行简化从而提高树的泛化能力的方法。削减的过程涉及将决策树的一部分（包括叶子节点和叶子节点下的子树）替换为叶子节点，然后比较显示当前部分的删减对测试数据的预测误差是否有所改善。
具体做法：
- 使用验证集法，在训练数据中随机划分出一定比例的数据作为验证集；
- 从底部到上部在树上进行剪枝：如果剪枝后的整个树在验证集上的准确率比不剪枝的情况下高，则进行剪枝，将该节点视为叶子节点；
- 子树替换为叶子节点的方法有：减法，众数法，置信度下限法等。
超参数优化方法：
对于模型中的超参数，一般需要通过调参来确定，以优化模型的性能。在决策树模型中，常见的超参数包括树的深度、叶子节点最少样本数、划分时考虑的最大特征数等。
1. 网格搜索
网格搜索是一种通过遍历指定的超参数组合，来确定最佳超参数配置的方法。在这个方法中，我们首先针对每个超参数选定一组候选取值，然后将这些取值任意组合形成超参数配置空间，针对空间中的每个超参数配置运行模型，最后返回表现最佳的超参数配置。
具体做法：
- 给定需要优化的超参数及其候选值；
- 遍历超参数空间，每个超参数取一个值，并使用该超参数配置训练模型；
- 评估每个超参数配置下模型在验证集上的性能，并记录最佳超参数的配置；
- 返回表现最佳的超参数配置。
2. 随机搜索
随机搜索是通过设置超参数的随机组合来探索超参数空间，以获得性能最佳的超参数组合的方法。它与网格搜索最大的不同点在于，随机搜索不考虑每个超参数的取值顺序，而是跳过某些组合，仅选取指定数量的组合进行训练和评估。
具体做法：
- 给定需要优化的超参数及其候选值；
- 随机生成一组超参数组合，并使用该超参数配置训练模型；
- 评估当前超参数配置下模型在验证集上的性能，并记录最佳超参数的配置；
- 重复步骤2-3指定次数，返回表现最佳的超参数配置。
Code example：
在scikit-learn库中，可以使用GridSearchCV和RandomizedSearchCV来进行网格搜索和随机搜索。
GridSearchCV：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
params = {"max_depth": [2, 3, 4, 5], 
          "min_samples_leaf": [2, 3, 4, 5], 
          "max_features": [2, 3, 4]}
decision_tree = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
grid_search = GridSearchCV(decision_tree, params, cv=5)
grid_search.fit(X, y)
print("Best hyperparameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best score: ", grid_search.best_score_)

RandomizedSearchCV：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
params = {"max_depth": [2, 3, 4, 5], 
          "min_samples_leaf": [2, 3, 4, 5], 
          "max_features": [2, 3, 4]}
decision_tree = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
random_search = RandomizedSearchCV(decision_tree, params, 
                                   cv=5, n_iter=10, random_state=42)
random_search.fit(X, y)
print("Best hyperparameters: ", random_search.best_params_)
print("Best score: ", random_search.best_score_)