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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0部署
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|---|---|
采样方法  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Sampler |
| 功能主类别 | 机器学习 |
| 英文缩写 | Sampler |
| 功能亚类别 | 分类训练器 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | Python |
| 节点简介 | |
用于多数据集的机器学习基础评估。包含混淆矩阵，准确度（Accuracy），F1-Score，Matthews Correlation Coefficient（MCC）等基础评估算法。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 3个 |
| Output-出口 | 2个 |
| Loop-支持循环 | 否 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 交叉验证结果整合 |
| 下一节点 | 决策树 |
算法概述
示例代码-梯度提升树分类节点
该节点使用Python编写，调用scikit-learn包[1]。以下为示例代码：
from sklearn.datasets import make_hastie_10_2
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
X, y = make_hastie_10_2(random_state=0)
X_train, X_test = X[:2000], X[2000:]
y_train, y_test = y[:2000], y[2000:]
clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0,
max_depth=1, random_state=0).fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test)
拟合后，模型可以用于预测样本的类别，可以在通用预测模块实现内外部测试集的预测。
节点使用指南
- 最适用的场景：决策树可用于解决分类问题，其中目标是将数据分为不同的类别或预测数据的类别。
- 处理的数据类型：结局变量为二分类，特征变量大多数为连续型的变量。
变量配置
- 选择特征变量：作为特征进行学习的变量（X），多选。
- 选择目标变量：作为结局的二分类变量（y），单选。
参数配置
- 设置随机数：控制模型的随机性。
- 拆分质量评估方法选择：
- 'friedman mse',
- 'squared error'。
- 学习率：算法通过学习率缩小每棵树的贡献差距。默认值为0.1。
- Boosting次数：执行boosting算法的次数。梯度增强对于过度拟合是相当稳健的，因此大量通常会带来更好的性能。
- 子样本分数：用于拟合各个基础学习器的样本比例。如果小于 1.0，则会导致随机梯度提升。选择会导致方差减少和偏差增加。值必须在范围内。子样本分数取值范围(0.0, 1.0]。
- 损失函数算法选择：衡量分割质量的函数。支持的算法为
- 'exponential'，
- 'log_loss'。
- 最大深度：树的最大深度。如果没有，则扩展节点，直到所有叶子都是纯的或直到所有叶子包含少于"最小拆分样本数"的样本。
- 最小拆分样本数：分裂内部节点所需的最小样本数。
- 叶节点最小样本数：叶节点所需的最小样本数。该参数仅当任何深度的分割点在左右分支中至少留下训练样本时，才会被考虑。这可能具有使模型平滑的效果，尤其是在回归中。
- 最大特征数：寻找最佳分割时要考虑的特征数量。
- 最大叶节点数：以最佳优先的方式种植一棵树。最佳节点定义为杂质的相对减少。如果没有，则叶节点数量不受限制。
- 最小不纯度衰减阈值：如果分裂导致杂质减少大于或等于该值，则节点将被分裂。
注意事项
参考文献
- ↑ Kramer, Oliver (2016). "Scikit-learn". Machine learning for evolution strategies. Springer: 45--53.
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