[ML] Decision Tree - DecisionTreeClassifier

DecisionTreeClassifier

범주형 데이터를 Decision Tree 알고리즘으로 예측할 때 사용하는 객체이다.

사용법은 지금까지 sklearn 객체들과 같다.

 

Hyper Parameter

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import *

m3 = DecisionTreeClassifier(max_depth=5,min_samples_leaf=150)
m3.fit(x_train,y_train)
pred3 = m3.predict(x_val)
print(classification_report(y_val,pred3))

max_depth

트리의 깊이(크기)를 결정하는 옵션이다.

 

min_samples_leaf

leaf 노드의 최소 데이터 수를 정할 수 있다.

이 데이터가 적을 경우 예측 결과에 대해 신뢰도가 떨어질 수 있다.