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如何强制Python决策树每次只在一个节点上继续拆分(每次形成一个节点/叶子)

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来构建决策树模型，并通过设置参数来强制决策树每次只在一个节点上继续拆分，形成一个节点或叶子。

要实现这个目标，我们可以使用以下参数和方法：

参数：max_depth
- 通过设置max_depth参数为1，可以限制决策树的最大深度为1，即每次只形成一个节点或叶子。
- 例如：DecisionTreeClassifier(max_depth=1)

参数：min_samples_split
- 通过设置min_samples_split参数为2，可以确保每次拆分至少需要两个样本才能继续分裂，从而限制每次只形成一个节点或叶子。
- 例如：DecisionTreeClassifier(min_samples_split=2)
方法：pre_pruning
- 除了上述参数外，我们还可以使用预剪枝（pre-pruning）的方法来限制决策树的生长，从而每次只形成一个节点或叶子。
- 预剪枝是在决策树构建过程中，在拆分节点之前进行判断，如果满足某些条件，则停止继续分裂。
- 常见的预剪枝条件包括限制最大深度、限制叶子节点的最小样本数、限制信息增益的阈值等。

总结起来，要强制Python决策树每次只在一个节点上继续拆分，我们可以使用max_depth参数设置最大深度为1，或者使用min_samples_split参数设置最小拆分样本数为2，或者使用预剪枝方法来限制决策树的生长。

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决策树 决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图： ?...假设每个记录有一个属性'ID',若按照ID进行分割的话，在这个属性上，能够取得的特征值是样本数，特征数目太多，无论以哪一个ID进行划分，叶子节点的值只会有一个，纯度很大，得到的信息增益很大，这样划分出来的决策树没有意义...分支直到每个叶子节点上的人的年龄都唯一(这太难了)，或者达到预设的终止条件(如叶子个数上限)，若最终叶子节点上人的年龄不唯一，则以该节点上所有人的平均年龄作为该叶子节点的预测年龄。...那么如何得到优秀的组合树呢？一种办法是贪心算法，遍历一个节点内的所有特征，按照公式计算出按照每一个特征分割的信息增益，找到信息增益最大的点进行树的分割。...xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。

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而且有尽量大的泛化能力（更为本质的东西），从数学角度看这是一个泛函最优化，多目标，看下目标函数：直观上看，目标要求预测误差尽量小，叶子节点尽量少，节点数值尽量不极端（这个怎么看，如果某个样本...在分裂的时候，你可以注意到，每次节点分裂，loss function被影响的只有这个节点的样本，因而每次分裂，计算分裂的增益（loss function的降低量）只需要关注打算分裂的那个节点的样本。...80%E4%BB%8B/ 接下来，继续分裂，按照上述的方式，形成一棵树，再形成一棵树，每次在上一次的预测基础上取最优进一步分裂/建树，是不是贪心策略？！...，至于具体地分到哪个节点还需要某算法来计算，算法的主要思想是，分别假设特征缺失的样本属于右子树和左子树，而且只在不缺失的样本上迭代，分别计算缺失样本属于右子树和左子树的增益，选择增益最大的方向为缺失数据的默认方向...这里说下我的理解：第一棵树形成之 Xgboost和深度学习的关系，陈天奇在Quora上的解答如下：不同的机器学习模型适用于不同类型的任务。

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至于抑制单颗决策树的复杂度的方法有很多，比如限制树的最大深度、限制叶子节点的最少样本数量、限制节点分裂时的最少样本数量、吸收bagging的思想对训练样本采样（subsample），在学习单颗决策树时只使用一部分训练样本...、借鉴随机森林的思路在学习单颗决策树时只采样一部分特征、在目标函数中添加正则项惩罚复杂的树结构等。...根据上一步的结果，找到最佳的树结构，用等式(7)为树的每个叶子节点计算预测值然而，可能的树结构数量是无穷的，所以实际上我们不可能枚举所有可能的树结构。...回到第1步，递归执行到满足特定条件为止 3.5 收益的计算如何计算每次分裂的收益呢？...算法每次迭代生成一颗新的决策树 ; 2. 在每次迭代开始之前，计算损失函数在每个训练样本点的一阶导数和二阶导数 ; 3.

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w w表示节点的数值（这是回归树的东西，分类树对应的是类别）直观上看，目标要求预测误差尽量小，叶子节点尽量少，节点数值尽量不极端（这个怎么看，如果某个样本label数值为4，那么第一个回归树预测...在分裂的时候，你可以注意到，每次节点分裂，loss function被影响的只有这个节点的样本，因而每次分裂，计算分裂的增益（loss function的降低量）只需要关注打算分裂的那个节点的样本。...接下来，继续分裂，按照上述的方式，形成一棵树，再形成一棵树，每次在上一次的预测基础上取最优进一步分裂/建树，是不是贪心策略？！...没错，在选择最佳分裂点，进行枚举的时候并行！（据说恰好这个也是树形成最耗时的阶段） Attention：同层级节点可并行。具体的对于某个节点，节点内选择最佳分裂点，候选分裂点计算增益用多线程并行。...，至于具体地分到哪个节点还需要某算法来计算，算法的主要思想是，分别假设特征缺失的样本属于右子树和左子树，而且只在不缺失的样本上迭代，分别计算缺失样本属于右子树和左子树的增益，选择增益最大的方向为缺失数据的默认方向

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