決策樹調參詳解

一、調參概述

決策樹是一種基本的機器學習算法，常用於分類和回歸任務。在實際應用中，為了得到更優的模型性能，需要對決策樹的參數進行調整，以達到更好的泛化能力。調參可以通過手動調整一些超參數的數值，也可以通過算法優化方法來自動調參。具體包括以下方面：

1、決策樹的結構、節點劃分標準。

2、剪枝策略的選擇。

3、正則化參數的調整。

二、決策樹結構參數調整

決策樹的結構參數包括樹的深度、節點最少樣本數、節點最少樣本比例等。當樹的深度不夠，可能會漏掉一些重要的特徵；當深度太大，可能會過擬合。採用交叉驗證法，選一個適合數據集的深度。節點最少樣本數是指每個節點最少必須包含的樣本數，即便增加這個值，可能導致某些分支特別少，結構變得簡單。節點最少樣本比例是相對於整個數據集而言，一般比直接設置節點最小樣本數更優。

#調整樹的深度、節點最小樣本數
tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=5, min_samples_split=10)
#調整節點最小樣本比例
tree.DecisionTreeClassifier(min_samples_split=0.5)

三、節點劃分準則

節點劃分準則包括信息增益、信息增益率、基尼係數等。信息增益是指用屬性劃分前後的數據“不確定性”減少的程度，選取信息增益最大的屬性作為劃分屬性；信息增益率是相對於劃分前的數據不確定性而言的，偏向於取值較多的屬性；基尼係數是衡量數據“不純度”的指標，選取基尼係數最小的屬性作為劃分屬性。

#設置節點劃分準則
tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
#設置信息增益率為劃分準則
tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', splitter='best')

四、剪枝策略調整

剪枝是指通過縮小決策樹規模來提高預測性能的過程。剪枝分為預剪枝和後剪枝，前者是在決策樹構建時預先剔除一部分分支，後者是在決策樹建好之後若存在過擬合現象則刪除一些結點或葉子。剪枝的幾個重要參數有最大深度、最小葉節點數、葉節點最小樣本數等。

tree.DecisionTreeClassifier(ccp_alpha=0.01)

五、正則化參數調整

正則化是為了防止過擬合。常見的正則化參數有最小權重閾值和最大葉節點數目。這裡的正則化指的不是L1L2正則項，而是對樹的深度和葉子節點數的限制。

tree.DecisionTreeClassifier(min_weight_fraction_leaf=0.01)
tree.DecisionTreeClassifier(max_leaf_nodes=10)

六、總結

決策樹的參數調整可以通過手動調整和自動調參兩種方式來實現。通過調整結構參數、節點劃分準則、剪枝策略和正則化參數，可以讓決策樹算法提高泛化能力和性能。