Scikit學習1節點決策樹？

Question

我對此問題感到有些困惑，我創建了一個列表列表（將其傳遞到numpy的asarray中以存儲在X中），其中每個子列表都是示例的功能（每列中的當前值與我所擁有的值相同）還沒有將每個功能解析為整數）。 然后使用相同的值通過numpy.fill創建我的y變量進行測試。 我將這2個numpy數組傳遞給fit（X，y），其中X =

array([[ 0,  1,  2, ..., -1, -1, -1],
   [ 0, -1,  2, ..., -1, -1, -1],
   [ 0, -1, -1, ..., -1, -1, -1],
   ..., 
   [ 0, -1, -1, ..., -1, -1, -1],
   [ 0, -1, -1, ..., -1, -1, -1],
   [ 0, -1,  2, ..., -1, -1, -1]])

和y =

[4 4 4 ..., 4 4 4]

但是，結果輸出是1節點決策樹，其基尼值為0。想知道是否有人可以闡明為什么會發生這種情況。 謝謝！

Answer 1

據我了解，所有樣本的目標值為4。 我假設樹只有一個節點，因為所有訓練數據的目標值為4，所以它預測測試數據的目標值為4。 而且，由於所有樣本都在同一類中，因此基尼系數也為0。 希望能幫助到你 ！