사이킷런을 활용한 결정트리 실습
다음은 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 클래스에서 제공하는 결정트리 모델의 하이퍼 파라미터이다. 각 파라미터의 특징을 정리해보자.
class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(*,
criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2,
min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None,
random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0,
class_weight=None, ccp_alpha=0.0, monotonic_cst=None)
Python
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Q1. 과적합을 해결하기 위해서는 어떤 하이퍼 파라미터를 수정하는것이 좋을까?