多輸出決策樹回歸?

一個用決策樹展示多輸出回歸的例子。

決策樹用于同時預測給定單個特征的圓的噪聲x和y的觀測值。因此，它學習了近似圓的局部線性回歸。

我們可以看到，如果樹的最大深度(由參數max_depth控制)設置得太大，則決策樹學習訓練數據的細節太細，并從噪聲中學習，即過擬合。

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

# Create a random dataset
rng = np.random.RandomState(1)
X = np.sort(200 * rng.rand(100, 1) - 100, axis=0)
y = np.array([np.pi * np.sin(X).ravel(), np.pi * np.cos(X).ravel()]).T
y[::5, :] += (0.5 - rng.rand(20, 2))

# Fit regression model
regr_1 = DecisionTreeRegressor(max_depth=2)
regr_2 = DecisionTreeRegressor(max_depth=5)
regr_3 = DecisionTreeRegressor(max_depth=8)
regr_1.fit(X, y)
regr_2.fit(X, y)
regr_3.fit(X, y)

# Predict
X_test = np.arange(-100.0, 100.0, 0.01)[:, np.newaxis]
y_1 = regr_1.predict(X_test)
y_2 = regr_2.predict(X_test)
y_3 = regr_3.predict(X_test)

# Plot the results
plt.figure()
s = 25
plt.scatter(y[:, 0], y[:, 1], c="navy", s=s,
            edgecolor="black", label="data")
plt.scatter(y_1[:, 0], y_1[:, 1], c="cornflowerblue", s=s,
            edgecolor="black", label="max_depth=2")
plt.scatter(y_2[:, 0], y_2[:, 1], c="red", s=s,
            edgecolor="black", label="max_depth=5")
plt.scatter(y_3[:, 0], y_3[:, 1], c="orange", s=s,
            edgecolor="black", label="max_depth=8")
plt.xlim([-6, 6])
plt.ylim([-6, 6])
plt.xlabel("target 1")
plt.ylabel("target 2")
plt.title("Multi-output Decision Tree Regression")
plt.legend(loc="best")
plt.show()

腳本的總運行時間：(0分0.415秒)

Download Python source code:plot_tree_regression_multioutput.py

Download Jupyter notebook:plot_tree_regression_multioutput.ipynb