python - 使用 h2o 实现决策树-6ren

python - 使用 h2o 实现决策树

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 13:59:46

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我正在尝试使用 h2o 训练决策树模型。我知道 h2o 中不存在用于决策树的特定库。但是，h2o 实现了随机森林 H2ORandomForestEstimator 。我们可以通过调整随机森林的某些输入参数来在 h2o 中实现决策树吗？因为我们可以在 scikit 模块(一个流行的机器学习 python 库)中做到这一点

引用链接: Why is Random Forest with a single tree much better than a Decision Tree classifier?

在 scikit 中，代码看起来像这样

RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_features=None, bootstrap=False)

我们在 h2o 中是否有此代码的等效项？

最佳答案

你可以使用H2O的随机森林(H2ORandomForestEstimator)，设置ntrees=1让它只构建一棵树，设置mtries到您的数据集中的特征数(即列)和 sample_rate =1。将 mtries 设置为数据集中的特征数量意味着算法将从决策树中每个级别的所有特征中随机抽样。

这里是关于mtries的更多信息:http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/data-science/algo-params/mtries.html

关于python - 使用 h2o 实现决策树，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50740316/

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