2020-10-22
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tree. DecisionTreeClassifier()的min_samples_leaf参数怎么使用？
问：
tree. DecisionTreeClassifier()的min_samples_leaf参数怎么使用？
答：
min_samples_leaf参数表示一个结点在分支后的每个子结点都必须包含至少 min_samples_leaf 个训练样本，否则分支就不会发生，或者，分支会朝着满足每个子结点都包含 min_samples_leaf 个样本的方向去发生。
一般搭配 max_depth 使用，在回归树中有神奇的效果，可以让模型变得更加平滑。这
个参数的数量设置得太小会引起过拟合，设置得太大就会阻止模型学习数据。
一般来说，建议从=5 开始使用。如果叶结点中含有的样本量变化很大，建议输入浮点数作为样本量的百分比来使用。同时，这个参数可以保证每个叶子的最小尺寸，避免低方差，过拟合的叶子结点出现。
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