树(Tree)

具有正向剪枝的树算法。

输入

  • 数据：输入数据集
  • 预处理器：预处理方法

输出

  • 学习器：决策树学习算法
  • 模型：训练过的模型

功能

树(Tree) 是一种简单的算法，可通过类别纯度将数据拆分为节点。 它是随机森林(Random Forest)的前身。树(Tree) 可以处理离散数据集和连续数据集,可以用于分类和回归任务。

界面

  1. 可以给学习器一个名称，该名称将出现在其他小部件中。 默认名称是“树(Tree)”。
  2. 树参数：
    • 归纳二叉树：构建一棵二叉树（分为两个子节点）
    • 叶中最小实例数：如果选中，拆分不会将少于指定数量的训练示例放入分支中。
    • 不要拆分小于以下值的子集：禁止算法分割少于给定实例数的节点。
    • 将树最大深度限制为：将分类树的深度限制为指定数量的节点级别。

  3. 当多数达到[％]时停止：在达到指定的多数阈值后停止拆分节点

  4. 发送报告
  5. 勾选 “自动应用” 以自动传送对其他小部件的更改，并在连接学习数据后立即训练分类器。 或者，在配置后按 “应用”。

示例

此小部件有两种典型用法。一个是您可能要引入一个模型并在查看树(Tree Viewer)中检查它。

第二个是训练模型并比对逻辑回归(Logistic Regression)评估其性能。

我们在两个示例中都使用了 iris 数据集。 但是，树(Tree) 也适用于回归任务。 使用 housing 数据集并将其传递给 树(Tree)。 从查看树(Tree Viewer)中选择的树节点显示在散点图(Scatter Plot)中，我们可以看到所选示例具有相同的特征。

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