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章节内容
上节我们完成了如下的内容：
- 决策树 sklearn
- 绘制决策树 防止过拟合
剪枝参数
max_depth
限制树的最大深度，超过设定深度的树全部剪掉，一般用做树的精修。
这是用的最广泛的剪枝参数，在高维度低样本量时非常有效，决策树多生长一层，对样本量的需求会增加一倍，所以限制树深度能够有效的限制过拟合。这在集成算法中也非常实用。
实际使用时，建议从=3 开始尝试，看看拟合的效果再决定是否增加设定深度。
min_samples_leaf
一个节点在分支后的每个子节点都必须包含至少 min_samples_leaf 个样本，否则分支就不会发生，或者分支会朝着满足每个子节点都包 min_samples_leaf 个样本的方向去发生。
一般搭配 max_depth 使用，在回归树中有神奇的效果，可以让模型变得更加平滑，这个参数的数量设置得太小会引起过拟合，设置的太大会阻止模型学习数据。
一般来说，建议从=5 开始使用，如果叶节点中含有样本量变化很大，建议输入浮点数作为样本量的百分比来使用。同时，这个参数可以保证每个叶子的最小尺寸，避免低方差，过拟合的叶子节点出现。
min_samples_split
一个节点必须要包含至少 min_samples_split 个训练样本，这个节点才允许被分支，否则分支就不会发生。
max_features
max_features 限制分支时考虑的特征个数，超过限制个数的特征都会被舍弃。和 max_depth 异曲同工，max_features 是用来限制高维度数据的过拟合的剪枝参数，但其方法比较暴力，是直接限制可以使用的特征数量而强行决策树停下的参数，在不知道决策树中的各个特征的重要性的情况下，强行设置这个参数可能会导致模型学习不足。
如果希望通过降维的方式防止过拟合，建议使用 PCA，ICA或者特征选择模块中的降维算法。
min_impurity_decrease
限制信息增益的大小，信息增益小于设定数值小于设定数值的分支不会发生，这是0.19 版本中更新的功能，在 0.19 版本之前时使用 min_impurity_split。
确认最优的剪枝参数
那具体怎么来确定每个参数写什么值？这时候，我们要使用确定超参数的曲线来进行判断，继续使用我们已经训练好的决策模型 CLF。
超参数的学习曲线，是一条以超参数的取值为衡坐标，模型的度量指标为纵坐标的曲线，它是来衡量不同超参数取值下模型的表现的线。在我们建好的决策树里，我们的模型度量指标就是score。
python
test = []
for i in range(10):
clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=i+1,criterion="entropy",random_state=30,splitter="random")
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain)
score = clf.score(Xtest, ytest) # 记录下不同 max_depth 下模型在测试集分数
test.append(score)
plt.plot(range(1,11),test,color="red",label="学习曲线")
plt.ylabel("socre")
plt.xlabel("max_depth")
plt.legend()
plt.show();运行结果如下图所示：
最后总结
思考：
- 剪枝参数一定能够提升模型在测试集上的表现吗？调参是没有绝对的答案的，一切都需要看数据的本身。
无论如何，剪枝参数的默认值会让树无尽的生长，这些树在某些数据集上可能非常巨大，对内存的消耗也非常巨大。
属性是模型训练之后，能够调用查看的模型的各种性质，对决策树来说，最重要的是 feature_importances，能够查看各个特征对模型的重要性。
sklearn 中许多算法的接口都是相似的，比如说我们之前已经用到 fit 和 score，几乎对每个算法都可以使用，除了两个接口之外，决策树最常用的接口还有 apply 和 predict。
- apply 中输入测试集返回每个测试样本所在的叶子节点的索引
- predict 输入测试集返回每个测试样本的标签，返回的内容一目了然并且非常容易
这里不得不提的是，所有接口中要求输入 Xtrain、Xtest 的部分，输入的特征的矩阵必须至少是一个二维矩阵，sklearn 不接受任何一维矩阵作为特征矩阵被输入。如果你的数据的确只有一个特征，那必须用 reshape（-1,1）来给矩阵增维。
样本不均匀的问题
对于分类问题，永远都逃不过一个问题就是样本不均匀。
样本不均衡是指在一组数据集中，标签的一类天生占有很大的比例，但我们有捕捉出某种特定分类的需求的状况。
比如，我们现在要对潜逃人员和普通人进行分类，潜在犯罪占总人口比例是相当低的，也许是 2%，这样 98% 都是普通人，而我们的目标是要捕获潜在犯罪者。这样的标签分布会带来很多问题。
首先，分类模型天生会倾向于多数的类，让多数类更容易被判断正确，少数类被牺牲掉。因为对于模型而言，样本量越大的标签可以学习的信息越多，算法就会更依赖于从多数类中学习到的信息来进行判断，若我们希望捕获少数类，模型就会失败。
其次，模型评估指标会失去意义，这种分类状况下，即使模型什么也不做，全把所有人当作不会犯罪的人，准确率也会非常的高。这使得模型的评估标准的 Accuracy 变得毫无意义，根本无法达到我们要的"识别犯罪的人"的建模目的。
所以现在，我们要让算法意识到数据的标签不是均衡的，通过施加一些惩罚或者改变样本本身，来让模型捕获少数类的方向建模。
我们可以使用上采样和下采样来达到这个目的，所用的方法就叫做SMOTE，这种方法通过将少数的特征重新组合，创造出更多少数类样本。但这些采样方法会增加样本的总数，对于决策树这个样本总是对计算速度影响巨大的算法来说，我们完全不想轻易的增加样本数量，所以我们要寻求另一条路：改进我们的模型评估指标，使用更加针对于少数类的指标来优化模型。
class_weight
在决策中，存在着调节样本均衡的参数：class_weight 和接口 fit 中可以设定的 sample_weight。
在决策树中，参数 class_weight 默认 None，此模式表示假设数据集中的所有标签是均衡的，即自动认为标签比例是：1:1，所以当样本不均衡的时候，我们可以使用形如：
json
{
"标签的值 1": 权重1,
"标签的值 2": 权重2
}用这种字典输入真实的样本标签比例，来让算法意识到样本是不平衡的，或者使用 balanced 模型。
有了权重之后，样本量就不再是单纯的记录数目，而是受输入的权重影响了，因此这时候剪枝，就需要搭配 min_weight_fraction_leaf 这个基于权重的剪枝参数来使用。
另请注意，基于权重的剪枝参数（例如 min_weight_fraction_leaf）将比不知道样本权重的标准（比如 min_samples_leaf）更少偏向主导类。如果是样本是加权的，则使用基于权重的预修剪标准来更容易优化树结构，这确保叶节点至少包含样本权重总和的一小部分。