机器学习sklearn：不纯度与决策树构建

不纯度与决策树构建

1. 不纯度概念：

   • 决策树通过不纯度指标来选择最佳分割节点和分枝方式

   • 不纯度衡量节点中样本类别的混杂程度

   • 不纯度越低，节点中样本类别越纯净，拟合效果越好

2. 常用不纯度指标：

   • 信息熵(Entropy)：基于信息论的概念，衡量不确定性（这个比基尼系数让树的生长更加细腻，拟合程度高）

   • 基尼系数(Gini Index)：计算随机抽样时分类错误的概率（默认是这个）

3. 节点分裂原则：

   • 选择使子节点不纯度降低最多的特征进行分裂

   • 子节点的不纯度总是低于父节点

   • 叶子节点的不纯度是最低的

剪枝与防止过拟合

1. 过拟合风险：

   • 完全生长的决策树会对训练数据拟合得非常好(不纯度很低)

   • 但可能导致树结构过于复杂，泛化能力差

2. 剪枝方法：

   • 预剪枝：在树完全生长前限制

     • 限制最大深度(max_depth)

     • 设置最小样本分裂数(min_samples_split)

     • 设置叶子节点最小样本数(min_samples_leaf)

   • 后剪枝：先让树完全生长，然后剪去不重要的分支

3. 剪枝效果：

   • 减少树的复杂度

   • 提高模型泛化能力

   • 防止对训练数据的过度拟合