【发布时间】：2017-10-11 23:25:39
【问题描述】：
我读了一些资料：
但是，如果我更改功能顺序，我可以找到（功能名称集： 数据中的 [a,b,c] 变为 [b,a,c])。这真的会影响决策树的结果吗？
【问题讨论】：
标签： machine-learning scikit-learn decision-tree
【发布时间】：2017-10-11 23:25:39
【问题描述】：
不是真的。 Sklearn 通常使用购物车树，其中最佳分割是通过选择最小化成本函数的特征来决定的。所以列的顺序并不重要。
【讨论】：
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谢谢，我有一个问题。如果数据太大（可能是 [10^6, 10^5]）。第一次，我必须计算所有功能的最佳拆分器。那可能是O（n ^ 2）。这是非常缓慢的。这是正确的吗？
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是的，单个 CART 决策树需要扫描所有数据和所有特征以找到最佳拆分。通常您不会自己编写树代码，因为有许多优化的库可以很快为您完成这项工作。