निर्णय TreeClassifier बनाम ExtraTreeClassifier

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि विज्ञान-सीखने के पैकेज से कौन सा निर्णय पेड़ विधि वर्गीकरण कार्य करने के लिए मेरी आवश्यकताओं के अनुरूप बेहतर होगा।

हालांकि, मैंने पाया कि वहां दो निर्णय पेड़ मॉडल उपलब्ध हैं:

  • मानक निर्णय TreeClassifier scikit.tree पैकेज से अनुकूलित कार्ट एल्गोरिदम पर आधारित है।
  • scikit.ensemble पैकेज से ExtraTreeClassifier को सम्मिलित करें।

क्या इनमें से प्रत्येक मॉडल का उपयोग करने के फायदे और नुकसान निर्दिष्ट कर सकते हैं?

0
जोड़ा
विचारों: 1

1 उत्तर

ExtraTreeClassifier is an extremely randomized version of DecisionTreeClassifier meant to be used internally as part of the ExtraTreesClassifier ensemble.

Averaging ensembles such as a RandomForestClassifier and ExtraTreesClassifier are meant to tackle the variance problems (lack of robustness with respect to small changes in the training set) of individual DecisionTreeClassifier instances.

यदि आपका मुख्य लक्ष्य भविष्यवाणी सटीकता को अधिकतम कर रहा है तो आपको लगभग हमेशा ExtraTreesClassifier (या वैकल्पिक रूप से boosting ensemble ) व्यक्तिगत निर्णय पेड़ को प्रशिक्षित करने के बजाय।

अधिक जानकारी के लिए मूल अतिरिक्त पेड़ पेपर पर एक नज़र डालें ।

0
जोड़ा