machine-learning - 缩放决策树中的数据会改变我的结果吗？

Question

我知道决策树不会受到数据缩放的影响，但是当我在决策树中缩放数据时，它会给我带来糟糕的性能(糟糕的召回率、精度和准确性)

但是当我不扩展所有性能指标时，决策树会给我一个惊人的结果。怎么会这样？

注意:我使用 GridSearchCV 但我不认为交叉验证是我的问题的原因。这是我的代码:

scaled = MinMaxScaler()

pca = PCA()

bestK = SelectKBest()

combined_transformers = FeatureUnion([ ("scale",scaled),("best", bestK),         
("pca", pca)])

clf = tree.DecisionTreeClassifier(class_weight= "balanced")

pipeline = Pipeline([("features", combined_transformers), ("tree", clf)])

param_grid = dict(features__pca__n_components=[1, 2,3],
      features__best__k=[1, 2,3],
      tree__min_samples_split=[4,5],
      tree__max_depth= [4,5],
     )

grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid=param_grid,scoring='f1')
grid_search.fit(features,labels)

使用缩放函数 MinMaxScaler() 我的性能是:

f1 =  0.837209302326
recall =  1.0
precision =  0.72
accuracy =  0.948148148148

但没有缩放:

f1 =  0.918918918919
recall =  0.944444444444
precision =  0.894736842105
accuracy =  0.977777777778

Answer 1

我对 scikit-learn 不熟悉，所以如果我误解了什么，请原谅。

首先，PCA是否标准化了特征？如果不这样做，它将为缩放和非缩放输入提供不同的结果。

其次，由于样本分割的随机性，CV 在每次运行中可能会给出不同的结果。这会影响结果，特别是对于小样本量。此外，如果样本量较小，结果可能并没有那么不同。

我有以下建议:

1. 缩放可以被视为额外的超参数，可以通过 CV 进行优化。
2. 执行额外的 CV(称为嵌套 CV)或保留来评估性能。这是通过保留一个测试集，使用训练数据上的 CV 选择模型，然后评估其在测试集上的性能来完成的(如果是嵌套 CV，您可以对所有折叠重复执行此操作，并对性能估计进行平均)。当然，您的最终模型应该在整个数据集上进行训练。一般来说，您不应该使用用于模型选择的 CV 的性能估计，因为它会过于乐观。