1、学习曲线

使用画曲线的方法来确定一个区域，先用步长10以上确定范围，再进一步在这个范围中步长1来搜索
大型数据集可以1000步长100等
适用与权重较高的属性

#超参数曲线
tr = []
te = []
for i in range(10):
    clf = DecisionTreeClassifier(random_state=25
                                 ,max_depth=i+1
                                 ,criterion="entropy"
                               )
    clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
    score_tr = clf.score(Xtrain,Ytrain)
#太慢就放弃交叉验证
    score_te = cross_val_score(clf,X,y,cv=10).mean()
    tr.append(score_tr)
    te.append(score_te)
print(max(te))
plt.plot(range(1,11),tr,color="red",label="train")
plt.plot(range(1,11),te,color="blue",label="test")
plt.xticks(range(1,11))
plt.legend()
plt.show()

scorel = []
for i in range(0,200,10):
    rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=i+1,
                                 n_jobs=-1,
                                 random_state=90)
    score = cross_val_score(rfc,data.data,data.target,cv=10).mean()
    scorel.append(score)
print(max(scorel),(scorel.index(max(scorel))*10)+1)
plt.figure(figsize=[20,5])
plt.plot(range(1,201,10),scorel)
plt.show()

2、网格搜索

一次只搜索一个参数，如果搜索出的最佳参数效果变好了就留下，没变好就保持参数不变

gini_thresholds = np.linspace(0,0.5,20)
parameters = {'splitter':('best','random')
             ,'criterion':("gini","entropy")
             ,"max_depth":[*range(1,10)]
             ,'min_samples_leaf':[*range(1,50,5)]
             ,'min_impurity_decrease':[*np.linspace(0,0.5,20)]
             }
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=25)
GS = GridSearchCV(clf, parameters, cv=10)
GS.fit(Xtrain,Ytrain)
GS.best_params_
GS.best_score_

param_grid={'min_samples_leaf':np.arange(1, 1+10, 1)}
#对于min_samples_split和min_samples_leaf,一般是从他们的最小值开始向上增加10或20
#面对高维度高样本量数据，如果不放心，也可以直接+50，对于大型数据，可能需要200~300的范围
#如果调整的时候发现准确率无论如何都上不来，那可以放心大胆调一个很大的数据，大力限制模型的复杂度
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=39
                             ,random_state=90
                           )
GS = GridSearchCV(rfc,param_grid,cv=10)
GS.fit(data.data,data.target)
GS.best_params_
GS.best_score_

决策树

微信截图_20200421172238.png