SKLearn 决策树分类器深度/顺序答案

【问题标题】：SKLearn Decision Tree Classifier Depth/OrderSKLearn 决策树分类器深度/顺序
【发布时间】：2017-10-05 02:40:19
【问题描述】：

在查看决策树文档here 时，我注意到分类器无法调整拟合的“顺序”。具体来说，关于通话：

tree.DecisionTreeClassifier()

我想玩弄高/低“订单”，看看决策表面的视觉变化如何。

对Regressor的调用似乎确实有这个功能：

regr_1 = DecisionTreeRegressor(max_depth=2)
regr_2 = DecisionTreeRegressor(max_depth=5)

DecisionTreeClassifier() 调用是否没有可比较的参数？我认为在某些情况下这将是至关重要的。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x scikit-learn

【解决方案1】：

DecisionTreeClassifier 也有一个 max_depth 参数。见the docs。

>>> from sklearn.datasets import load_iris
>>> from sklearn.model_selection import cross_val_score
>>> from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
>>> clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
>>> iris = load_iris()
>>> cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=10)

【讨论】：