sklearn min_impurity_decrease 解释

【问题标题】：sklearn min_impurity_decrease explanationsklearn min_impurity_decrease 解释
【发布时间】：2019-07-15 16:06:21
【问题描述】：

sklearn中min_impurity_decrease的定义是

如果这个分裂导致杂质减少，一个节点将被分裂大于或等于此值。

使用 Iris 数据集，并设置 min_impurity_decrease = 0.0

设 min_impurity_decrease = 0.1，我们将得到：

看看gini指数（杂质）= 0.2041的绿色方块，为什么我们把min_impurity_decrease = 0.1虽然gini指数（杂质）left = 0.0和gini index（杂质）right = 0.375却没有分裂

这是否意味着修剪所有子节点，当修剪时，它们的父节点节点基尼指数会变得小于 0.1 吗？因为，如果是这样的话，那我们为什么不剪除大于 0.1 的 gini = 0.487) 的第二级节点？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

Steve，这个回复晚了，但在这里发帖以防其他人遇到这个问题，想了解更多关于最小杂质减少的信息。

最小杂质减少函数公式见here。公式定义为：

N_t / N * (impurity - N_t_R / N_t * right_impurity
                - N_t_L / N_t * left_impurity)

其中N是样本总数，N_t是当前节点的样本数，N_t_L是左孩子的样本数，N_t_R是右孩子的样本数。

N、N_t、N_t_R、N_t_L都是指加权和，如果通过了sample_weight。

因此，在您的示例中：

N_t = 26
N = 90
N_t_R = 4
N_t_L = 22
impurity = 0.2041
right impurity = 0.375
left impurity = 0

我计算的杂质减少量为 0.04，不符合您指定的阈值 0.1。所以本质上，这个公式考虑了父节点占总树的多少（N_t / N）以及子节点的加权杂质减少。如果最终杂质减少量小于最小杂质减少量参数，则不进行拆分。

【讨论】：