weixin_42111393的博客

0.前言本文仅仅是自己的学习总结，好记性不如烂笔头，可能会与其他博客有很多相似的地方，如若侵权，立删。1.提升树

天池大赛-天猫重复购买用户预测数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1l08kzFk_ttGUAptvoyQLig提取码：pd98如若侵权，立删

注：本文主要方便自己查阅，如有问题欢迎留言模型默认的参数有时并不是最优的参数，为了寻找最优的参数，在这里使用RandomizedSearchCV和GridSearchCV.1 RandomizedSearchCVRandomizedSearchCV函数可以帮助我们在候选集组合中，不断的随机选择一组合适的参数来建模，并且求其交叉验证后的评估结果。如果按照每个参数进行遍历，那么计算量将非常的大，假设模型有5个参数待定，每个参数都有10种候选值，这将是一个巨大的数据量，几小时能完成一次建模就已经不错.

决策树可视化方法from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housingimport pydotplusfrom IPython.display import Imagehousing = fetch_california_housing()# 数据集划分data_train, data_test