确定 sklearn 决策树中的拆分数量

Question

我在 Matlab 中使用“fitctree”函数开发了一个决策树（集成）（链接：https://de.mathworks.com/help/stats/classificationtree-class.html）。

现在我想在 python 中重建相同的集合。因此，我使用带有“DecisionTreeClassifier”的 sklearn 库（链接：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html）。

在 Matlab 中，我通过设置定义了每棵树中的最大拆分数量： 'MaxNumSplits' - “fitctree”函数中的最大决策拆分数。 因此可以定义分支节点的数量。

现在我了解了“DecisionTreeClassifier”对象的属性，没有这样的选项。我对吗？我发现控制每棵树中节点数量的只是“max_leaf_nodes”，它显然控制了叶节点的数量。

其次：“max_depth”究竟控制什么？如果不是“None”，整数“max_depth = int”代表什么？

感谢您的帮助和建议。谢谢！

Answer 1

据我所知，在 scikit-learn 中没有限制拆分（节点）总数的选项。但是，您可以将max_leaf_nodes 设置为MaxNumSplits + 1，结果应该是相同的。

假设我们的树有n_split 分裂节点和n_leaf 叶节点。如果我们分裂一个叶子节点，我们把它变成一个分裂节点并添加两个新的叶子节点。所以n_splits 和n_leafs 都增加1。我们通常只从根节点开始（n_splits=0，n_leafs=1），每次拆分都会增加两个数字。因此，叶子节点的数量总是n_leafs == n_splits + 1。

至于max_depth;深度是树有多少“层”。换句话说，深度是根节点和最远叶节点之间的最大节点数。 max_depth 参数限制了这个深度。如果节点离树太远，它可以防止进一步拆分节点。 （您可以将max_depth 视为在做出决定之前对拆分次数的限制。）