Вопрос или проблема
Я просто хочу узнать детали того, какие (и как) критерии используются в sklearn.tree.DecisionTreeClassifier для создания листовых узлов. Я знаю, что параметры criterion{“gini”, “entropy”}, по умолчанию=”gini” и splitter{“best”, “random”}, по умолчанию=”best” используются для деления узлов. Однако я не смог найти больше информации о пороге, используемом для разделения.
Существуют некоторые методы, связанные с созданием листовых узлов: пост-обрезка (сокращение дерева после его построения) и предобрезка (предотвращение переобучения путем попытки остановить процесс построения дерева на ранней стадии). Было бы очень полезно узнать больше деталей о критериях, используемых для разделения, чтобы лучше понять и иметь возможность еще больше настраивать эти модели.
Предобрезка осуществляется с помощью различных параметров: max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf, min_weight_fraction_leaf, max_leaf_nodes и min_impurity_decrease.
Пост-обрезка относительно новая для sklearn и осуществляется с применением минимального обрезания затрат и сложности, параметра ccp_alpha.
Ответ или решение
В библиотеке scikit-learn, конкретно в классе sklearn.tree.DecisionTreeClassifier, использование критериев для создания и выбора листовых узлов играют ключевую роль в процессе построения дерева решений. Давайте подробно рассмотрим, как это работает.
Критерии разделения
Основным параметром для оценки качества разбиения узлов являются criterion, который может принимать следующие значения:
- “gini”: индекс Джини. Это мера, показывающая, насколько часто случайно выбранный элемент из класса будет ошибочно классифицирован, если он был случайно помечен согласно распределению классов.
- “entropy”: мера информации (или энтропия). Она измеряет степень неожиданности или неопределенности в наборе данных.
По умолчанию используется критерий “gini”.
Процесс создания узлов
В процессе построения дерева, алгоритм выбирает наилучший разбиение на каждом узле. Для этого он рассматривает все возможные разбиения данных по каждому из признаков и выбирает то, которое минимизирует impurity (нечистоту) по выбранному критерию (заметку Джини или энтропию).
Пороговые значения для разделения выбираются между значениями признаков в наборе данных. Например, если признак имеет значения [1, 2, 3, 4], тогда возможные пороги для разбиений будут 1.5, 2.5 и 3.5. Алгоритм проверяет каждое из этих пороговых значений, вычисляет impurity для двух получившихся подмножеств и выбирает наилучшее.
Прекращение строительства дерева
Предварительное обрезание (pre-pruning)
Прекращение строительства дерева может быть выполнено с использованием ряда параметров, которые не позволяют дереву углубляться более определенного уровня:
max_depth: максимальная глубина дерева.min_samples_split: минимальное количество образцов, необходимых для разделения узла.min_samples_leaf: минимальное количество образцов, необходимых для узла, чтобы он стал листом.min_weight_fraction_leaf: минимальная доля веса, необходимая для узла, чтобы быть листом.max_leaf_nodes: максимальное количество листовых узлов.min_impurity_decrease: минимальное уменьшение нечистоты, необходимое для дальнейшего разделения.
Постобрезание (post-pruning)
Постобрезание в scikit-learn осуществляется с помощью параметра ccp_alpha (cost complexity pruning). Этот метод позволяет постепенно уменьшать сложность дерева, обрезая менее полезные узлы на основе их вклада в общую нечистоту. При увеличении ccp_alpha, дерево становится менее сложным, что может помочь в уменьшении переобучения.
Заключение
Понимание критериев, используемых для создания и выбора листовых узлов в DecisionTreeClassifier, помогает более эффективно кастомизировать модели и предотвращать переобучение. Правильный выбор критериев и параметров — ключ к успешному применению дерева решений.