回归决策树每个内部节点待识别的参数是多少？跟模型最大特征数量有关吗？

Question

回归决策树每个内部节点待识别的参数是多少？跟模型最大特征数量有关吗？

Answer 1

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在回归决策树（Decision Tree Regression）中，每个内部节点待识别的参数是分裂属性的选择。这个参数实际上就是决定使用哪个特征进行分裂。对于一个具有多个特征的数据集，每一个特征都可能是潜在的选择，因此在每一个节点进行分裂时都需要选择最好的分裂点基于所有特征来最小化某种误差或不确定性（例如，信息增益或基尼指数）。这意味着理论上可能的待识别的参数数量取决于数据集中的特征数量。然而，实际的分裂过程可能受到其他因素如决策树的剪枝、随机森林等技术的影响。这些因素可以确保不是所有特征都会直接作为内部节点的分裂属性。

至于模型的最大特征数量是否影响回归决策树的参数选择，答案是肯定的。在构建决策树时，可以使用一种被称为“特性选择”（feature selection）的方法来确定最优特征集合来进行训练和决策过程。这样选择的结果通常是基于一种基于子集的评价机制来确定对目标预测贡献最大的特征集。尽管在这种方法中有潜在选择的可能的特征子集可能并不总是全部用于构建决策树，但原始的特征数量仍然对决策树的结构和参数选择有重要影响。也就是说，尽管你可能最终选择了其中一部分特征进行模型训练，但你面对的数据集中的特征数量仍然会影响你的决策过程以及模型的构建方式。因此，模型的最大特征数量确实与回归决策树的参数选择有关。至于sklearn库中的具体实现，可能因具体算法和参数设置的不同而有所差异。