Scikit-learn: min_weight_fraction_leaf 제안 개선 사항

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2016 년 6 월 29 일 06:09에 Ben [email protected] 은 다음과 같이 썼습니다.

기술

나는 min_weight_fraction_leaf 매개 변수를 사용하고 있습니다.
DecisionTreeClassifier 및 RandomForestClassifier가 잘못되었다고 생각합니다.
다른 사람들도 나와 같은 일을하고있을 가능성이 높습니다.

예를 들어, min_weight_fraction_leaf에 대한 문서는
DecisionTreeClassifier
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html
말한다

입력 샘플의 최소 가중 비율은
리프 노드.

문서가 "가중치 비율"이 의미하는 바가
입력 샘플 "입니다. 처음에는 이것이
클래스의 크기 또는 class_weight에 의해 제공된 값. 나는 약간의 생각
매개 변수 설명을 변경하면 이러한 혼란을 해결할 수 있습니다. 혹시
뭔가

입력 샘플의 최소 가중 비율은
fit () 메서드에서 sample_weight에 의해 가중치가 결정되는 리프 노드입니다.

또한 min_weight_fraction_leaf는 다음 경우에만 적용됩니다.
sample_weight는 fit () 호출에서 제공됩니다. sample_weight가 아닌 경우
fit () 호출에서 제공되는 min_weight_fraction_leaf는 조용히
무시됩니다. 여기에서는 min_weight_fraction_leaf가 여전히 아래에 적용되어야한다고 생각합니다.
모든 샘플의 가중치가 동일하거나 경고가 있어야한다는 가정
min_weight_fraction_leaf는 sample_weight 이후로 사용되지 않습니다.
제공되지 않았습니다.
버전

Darwin-15.5.0-x86_64-i386-64 비트
Python 3.5.1 | Continuum Analytics, Inc. | (기본값, 2015 년 12 월 7 일, 11:24:55)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. 빌드 5577)]
NumPy 1.11.0
SciPy 0.17.1
Scikit-Learn 0.17.1

—
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.

min_weight_fraction_leaf 가 설정되고 sample_weights 제공되지 않으면 오류가 발생하거나 균일 한 가중치를 가정해야한다고 생각합니다. 이 경우 min_samples_leaf 와 약간 중복되지만 균일 한 가중치가 여전히 더 낫다고 가정합니다.

나는 이것이 min_samples_leaf 와 비슷하다고 생각합니다. 각 리프 노드에서 절대 샘플 수를 요구하는 대신 min_weight_fraction_leaf 는 각 리프에서 샘플의 일부 (또는 가중치)를 요구하는 옵션을 제공합니다. 모델이 샘플에 가중치를 사용하는지 여부는 class_weight 에 따라 다릅니다.