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关于通过将random_state值设置为整数来生成最佳决策树的困惑？

通过将random_state值设置为整数来生成最佳决策树的困惑可能是因为对random_state参数的理解不够清晰。在决策树算法中，random_state参数用于控制随机性，它可以是一个整数或一个随机数生成器对象。

当random_state参数被设置为一个整数时，它会固定随机数生成器的种子，从而使得每次运行决策树算法时都能得到相同的结果。这对于调试和复现实验结果非常有用。同时，通过设置相同的random_state值，可以确保在数据集相同的情况下，生成的决策树模型也是相同的。

然而，需要注意的是，当random_state值不同或不设置时，每次运行决策树算法都会得到不同的结果。这是因为决策树算法中的随机性来源于数据集的随机采样和特征的随机选择。通过引入随机性，决策树算法可以更好地适应不同的数据集，并减少过拟合的风险。

总结起来，通过将random_state值设置为整数可以生成最佳决策树，因为它可以固定随机数生成器的种子，确保每次运行算法时得到相同的结果。然而，不同的random_state值会导致不同的结果，这是由于决策树算法中的随机性。在实际应用中，可以根据具体需求来选择是否设置random_state值，以及选择合适的数值。

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；如果为具体的整数，则考虑使用对应的分割字段数；如果为0~1之间的浮点数，则考虑对应百分比的字段个数；如果为'sqrt'，则表示最多考虑 ?...个字段； random_state：用于指定随机数生成器的种子，默认为None,表示使用默认的随机数生成器； max_leaf_nodes：用于指定最大的叶节点个数，默认为None，表示对叶节点个数不作任何限制...为了解决过拟合问题，通常会对决策树作剪枝处理，下一期中我们将介绍有关决策树的几种剪枝方法，并通过图形的方式解释理论背后的运转。...经过10重交叉验证的网格搜索，得到各参数的最佳组合值为20,2,4。...通过模型在测试集上的预测，计算得到MSE的值为1.84。最后，读者也不妨试试别的预测算法，如之前介绍的KNN算法，并通过比较各算法之间RMSE，确定哪个算法更能够有较好的预测效果。

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一文弄懂GBDT原理和应用

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带你学习Python如何实现回归树模型

所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题，树模型当中最经典的自然还是决策树模型，它也是几乎所有树模型的基础。虽然基本结构都是使用决策树，但是根据预测方法的不同也可以分为两种。...CART还有一个特点是使用GINI指数而不是信息增益或者是信息增益比来选择拆分的特征，但是在回归问题当中用不到这个。因为回归问题的损失函数是均方差，而不是交叉熵，很难用熵来衡量连续值的准确度。...当某一次生成子树带来的收益小于某个值的时候，说明收益很小，并不划算，所以我们就放弃这次子树的生成。这也是预剪枝的一种。这些都搞定了之后，就可以来建树了。...将原始数据拆分成训练数据和测试数据，由于我们的场景比较简单，就不设置验证数据了。...如果是整数，代表的是测试集的样本数量。如果是一个0-1.0的浮点数，则代表测试集的占比。random_state是生成随机数的时候用到的随机种子。 ?

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数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例|附代码数据

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