回归树

一、参数、属性、接口几乎和分类树相同）

二、回归树没有标签分布均衡问题，没有class_weight

三、参数criterion差异

1、="mse"，均方误差

1）父节点和子节点均方误差的差额，本质是样本真实数据和回归结果的差异。

2）在回归树中，MSE是分枝质量衡量指标、回归树回归质量衡量指标。越小越好。

3）回归树接口score返回的是R平方，不是MSE，取值为负无穷到1，MSE总为正，sklearn中为负值

2、="friedman_mse"，费尔德曼均方误差

3、="mae"，绝对平均误差

四、目标权重参数（用的少）

控制目标权重，保持样本标签平衡（不平衡：某类标签占比大，决策树会向占比大标签偏移）

1、class_weight

1）给少量标签更多权重，参数默认None（所有标签相同权重）

2、min_weight_fraction_leaf

1）基于权重的剪枝参数，比min_samples_leaf更偏向主导类

2）样本加权使用此参数剪枝

重要接口

1、fit训练，score

2、apply测试样本叶子节点索引，predict返回测试样本分类或回归标签结果（只输入训练集特征，不需要标签y)

注：所有接口中要求输入x_test或x_train部分必须输入二维矩阵，不接受任何一维矩阵输入，若数据只有一个样本，reshape(-1,1)增维

4、max_features

1）限制分枝考虑的特征个数

2）用于高维数据，防止过拟合

3）缺点：强行设定会导致模型学习不足。

4）如果希望通过降维防止过拟合，最好使用PCA,ICA中的降维算法

5、min_impurity_decrease

1）限制信息增益的大小，信息增益小于指定数值的分枝不会发生

2）信息增益：父节点和子节点信息熵的差（子节点信息熵一定小于父节点信息熵），越大，这一层分枝对决策树贡献越大

注：

1）如何确定最优的剪枝参数？画出超参数学习曲线

2）剪枝参数不一定能提升模型在测试集上的表现

三、剪枝参数：正确剪枝是优化决策树算法的核心

注：剪枝后准确度不下降，保留剪枝参数，避免重复计算；准确度下降，注掉参数

1、max_depth：限制树的最大参数

高维度、低样本量非常有效，从=3开始尝试，看拟合效果再增加深度

2、min_sample_leaf

1）一个节点在分枝后，每个节点至少包含min_sample_leaf个训练样本samples

2）一般和max_depth搭配使用

3）太小：过拟合，太大：阻止模型学习数据

4）从=5开始使用；

训练集测试集划分不平衡：输入浮点数（含义为样本总量*小数）；

类别不多，=1通常最好

3、min_sample_split

1）一个节点至少min_sample_split个样本才被允许分枝

控制随机性的两个参数

1、random_state：控制随机模式，使每次结果一致，默认为None

决策树高维随机性明显，低维度数据集随机性不会显现

2、splitter：控制随机性，可以与random_state同时设置，如果设置了反而准确度降低则不写

1）="best"，默认，分枝随机，但会优先选更重要特征进行分枝

2）="random"，更随机，决策树会更深，拟合程度更低（防止过拟合）

决策树重要参数

1、criterion：决定不纯度计算方法

entropy信息熵，gini基尼系数

• 通常使用gini（默认）
• 维度低、数据清晰：没区别（信息熵慢一点）
• 高维、噪音多的数据：gini（信息熵容易过拟合）
• 决策树欠拟合：信息熵

不纯度：

• 衡量最佳（决策树要找最佳节点和最佳分支方法），越低，决策树对训练集的拟合越好
• 每个节点一个不纯度，子节点低于父节点（同一决策树，叶子节点的不纯度最低）

ordinalencoder

数据标准化：数据按照均值中心化后，再按标准差缩放，数据就会变成均值为0方差为1的正态分布

API：from sklearn.preprocessing import StandardScaler

特征工程：

去中心化：让所有记录减去一个固定值。

数据归一化：把数据按照最小值中心化后再按极差缩放，然后被收敛到0-1之间

preprocessing.minmax

fsfada

.开头是隐藏文件l

load_boston 在 1.0 中已弃用，并在 1.2 中删除

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_boston.html

scikit-learn 维护者强烈反对使用这个数据集，其中代码的目的是研究和教育数据科学和机器学习中的伦理问题替代方法。
 

 #apply返回每个测试样本所在叶子节点的索引

clf.apply(xtext)

#predict返回每个测试样本的分类、回归结果

clf.predict(xtest)

#决策树
# from sklearn import tree#导入需要的模块
# clf=tree.DecisionTreeClassifier()#实例化
# clf=clf.fit(x_train,y_train)#用训练集数据训练模型
# result=clf.score(x_test,y_test)#导入测试集，从接口中调用需要的信息进行打分

citerion:不纯度，不纯的越低，训练集拟合越好

机器学习

Imputer, 已更新很久了

课程是旧版本, 我为新版本稍作说明

as a reminder for classmates, currently we use 'sklearn' rather than 'scikit-learn' in coding ;)

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机器学习、深度学习可以做什么？

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课程定位：

以算法、案例为驱动的学习，浅显易懂的数学知识

注意：参考书比较晦涩难懂，不建议直接读

课程目标：
熟悉机器学习各类算法的原理

掌握算法的使用，能够结合场景解决实际问题

掌握使用机器学习算法库和框架

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