在Scikit的决策树中对random_state感到困惑

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

对random_state参数感到困惑，不确定为什么决策树训练需要一些随机性。我的想法是：（1）与随机森林有关吗？（2）与分割训练测试数据集有关吗？如果是这样，为什么不直接使用训练测试拆分方法（http://scikit-

learn.org/stable/modules/generation/sklearn.cross_validation.train_test_split.html）？

http://scikit-

learn.org/stable/modules/generation/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html

>>> from sklearn.datasets import load_iris
>>> from sklearn.cross_validation import cross_val_score
>>> from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
>>> clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
>>> iris = load_iris()
>>> cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=10)
...                             
...
array([ 1.     ,  0.93...,  0.86...,  0.93...,  0.93...,
        0.93...,  0.93...,  1.     ,  0.93...,  1.      ])

问候，

回答：

在文档中对此进行了解释

在最优性的几个方面，甚至对于简单的概念，学习最优决策树的问题都被认为是NP完全的。因此，实用的决策树学习算法基于启发式算法（例如贪婪算法），其中在每个节点上做出局部最优决策。这样的算法不能保证返回全局最优决策树。可以通过在集成学习器中训练多棵树来缓解这种情况，在该学习器中，特征和样本将通过替换随机抽样。

因此，基本上，使用特征和样本的随机选择（次于随机森林中使用的类似技术）将次优贪婪算法重复多次。该random_state参数允许控制这些随机选择。

该接口文件明确规定：

如果为int，则random_state是随机数生成器使用的种子；否则为false。如果是RandomState实例，则random_state是随机数生成器；如果为None，则随机数生成器是np.random使用的RandomState实例。

因此，在任何情况下都将使用随机算法。传递任何值（无论是特定的int，例如0还是RandomState实例）都不会改变该值。传递int值（0或其他值）的唯一理由是使结果在调用之间保持一致：如果使用random_state=0（或任何其他值）调用此结果，则每次都将获得相同的结果。

以上是 在Scikit的决策树中对random_state感到困惑 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/424571.html

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