Python AI教程之十九：监督学习之决策树（10）超参调整

如何在超参数调整中调整决策树

决策树是机器学习中广泛用于分类和回归任务的强大模型。决策树的结构类似于决策流程图，有助于我们轻松解释和说明。然而，决策树的性能高度依赖于超参数，选择最佳超参数会显著影响模型的准确性、泛化能力和鲁棒性。

在本文中，我们将探讨借助决策树调整超参数及其优化技术的不同方法。

目录

• 决策树中的超参数
• 为什么要调整决策树中的超参数？
• 决策树中的超参数调整方法
• 在决策树中实现超参数调整

决策树中的超参数

决策树是机器学习中使用的多功能算法，可执行分类和回归任务。它们甚至可以处理各种预测建模任务的多输出任务。模型参数是一种可调参数，据说是在模型训练过程中从训练数据中学习到的。在决策树中，有两种类型的模型参数，例如可学习参数和不可学习参数。

• 可学习参数：可学习参数在模型的训练阶段迭代计算或更新。它们在捕捉训练数据中存在的模式和关系方面发挥着潜在作用。最重要的是，模型能够自主学习这些参数的最佳值，而无需外部协助。
• 超参数：不可学习的参数也称为超参数。超参数是在学习过程开始之前定义的参数，它有助于控制学习过程的各个方面。超参数的示例包括学习率、正则化强度和优化算法的选择。当我们定义这些超参数时，模型可以控制学习过程的特征，并可能影响其性能和行为。

为什么要调整决策树中的超参数？

在训练机器学习模型时，由于每个数据集和模型的需求，需要不同的超参数集。确定超参数的一种解决方案是进行多次实验，以便我们选择一组最适合我们模型的超参数。选择最佳超参数的过程称为超参数调整。

调整超参数对于决策树至关重要，原因如下：

• 提高性能：未调整的超参数可能导致决策树不理想。调整可让您找到最适合数据的设置，从而生成更有效地捕捉底层模式并提供更佳预测的模型。
• 减少过度拟合：决策树容易出现过度拟合，即模型记住训练数据的噪声而不是学习可推广的模式。超参数调整有助于防止这种情况，方法是控制树的复杂性（例如，使用 max_depth）并防止粒度过大（例如，使用 min_samples_split）。
• 增强泛化能力：目标是让决策树在未见过的数据上表现良好。调整超参数有助于实现这一目标，因为它在模型复杂性和灵活性之间取得了平衡。经过良好调整的决策树可以捕捉数据中的重要趋势，而不会过度拟合训练集的细节，从而在新数据上表现更好。
• 解决类别不平衡问题：当一个类别的样本明显少于其他类别时，就会发生类别不平衡。调整超参数 min_weight_fraction_leaf 可让您利用样本权重并确保树不会偏向多数类别，从而对少数类别做出更准确的预测。
• 根据特定任务定制模型：不同的任务可能需要不同的决策树行为。超参数调整允许您自定义树的结构和学习过程，以满足预测问题的特定需求。例如，您可以通过调整 max_depth 复杂的分类任务来优先捕获复杂的关系。

决策树中的超参数类型

决策树中的超参数是训练阶段控制模型行为和结构的重要设置。用于微调决策的主要超参数：