决策树的调参，比较直观的代码显示
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_digits, load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV, cross_val_score
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 第一步，获取数据集
# 获取数据集的特征值x 和 目标属性y
dataset = load_digits()
x = dataset.data
y = dataset.target
# 第二步，确定是哪种划分标准好 criterion
# 这一步是找出基尼划分标准好，还是熵划分标准好
DT = DecisionTreeClassifier(random_state=66)
score = cross_val_score(DT, x, y, cv=10).mean()
print("使用基尼划分标准获取到的值为%0.4f"%score)
# 使用基尼划分标准获取到的值为0.8252
DT = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", random_state=66)
score = cross_val_score(DT, x, y, cv=10).mean()
print("使用熵划分标准获取到的值为%0.4f"%score)
# 使用熵划分标准获取到的值为0.8036
# 第三步，查找出模型深度的大概范围 max_depth
# 这一步是大范围先找出模型的最大深度值大概多少最好
# 在大范围内画出max_depth这个参数变化曲线 深度从10开始，每隔10验证一次，获取模型的精确率
ScoreAll = []
for i in range(10, 100, 10):
DT = DecisionTreeClassifier(max_depth=i, random_state=66)
score = cross_val_score(DT, dataset.data, dataset.target, cv=10).mean()
ScoreAll.append([i, score]) # 将模型的深度和精确率保存到数组里面
ScoreAll = np.array(ScoreAll)
max_score = np.where(ScoreAll == np.max(ScoreAll[:, 1]))[0][0] # 找出ScoreAll里面得分最高的深度
print("大概最优深度参数对应的最高分为：", ScoreAll[max_score])
# 大概最优深度参数对应的最高分为： [20. 0.82524209]
# print(ScoreAll[0])
plt.figure(figsize=[20, 5])
plt.plot(ScoreAll[:, 0], ScoreAll[:, 1])
plt.show()
# 第四步，查找出模型深度的具体参数 max_depth
# 从大范围获取到具体的大概值之后，从如图可以获知是10-25之间
# 从大范围找到最大深度的大概值之后，在这个范围开始找具体的深度值。可以直接复用上面的方法，但是这里为了比较直观，我多写一遍
ScoreAll1 = []
for i in range(10, 30):
DT = DecisionTreeClassifier(max_depth=i, random_state=66)
score = cross_val_score(DT, dataset.data, dataset.target, cv=10).mean()
ScoreAll1.append([i, score]) # 将模型的深度和精确率保存到数组里面
ScoreAll1 = np.array(ScoreAll1)
max_score = np.where(ScoreAll1 == np.max(ScoreAll1[:, 1]))[0][0] # 找出ScoreAll里面得分最高的深度
print("具体最优深度参数对应的最高分为：", ScoreAll1[max_score])
# 具体最优深度参数对应的最高分为： [13. 0.82691186]
# print(ScoreAll[0])
plt.figure(figsize=[20, 5])
plt.plot(ScoreAll1[:, 0], ScoreAll1[:, 1])
plt.show()
# 第五步， 查找出分割内部节点所需的最小样本数 min_samples_split
# 使用得到划分标准和深度值 去查找分割内部节点所需的最小样本数 目前先从范围（2,30）里面去找
ScoreAll2 = []
for i in range(2, 30):
DT = DecisionTreeClassifier(max_depth=13, random_state=66, min_samples_split=i)
score = cross_val_score(DT, dataset.data, dataset.target, cv=10).mean()
ScoreAll2.append([i, score]) # 将模型分割内部节点所需的最小样本数和精确率保存到数组里面
ScoreAll2 = np.array(ScoreAll2)
max_score = np.where(ScoreAll2 == np.max(ScoreAll2[:, 1]))[0][0] # 找出ScoreAll里面得分最高的深度
print("具体分割内部节点所需的最小样本数为：", ScoreAll2[max_score])
# 具体分割内部节点所需的最小样本数为： [5. 0.82692117]
# print(ScoreAll[0])
plt.figure(figsize=[20, 5])
plt.plot(ScoreAll2[:, 0], ScoreAll2[:, 1])
plt.show()
# 第六步 查找出叶子节点上的最小样本数 min_samples_leaf
ScoreAll3 = []
for i in range(1, 30):
DT = DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=i, max_depth=13, random_state=66, min_samples_split=5)
score = cross_val_score(DT, dataset.data, dataset.target, cv=10).mean()
ScoreAll3.append([i, score]) # 将模型叶子节点上的最小样本数和精确率保存到数组里面
ScoreAll3 = np.array(ScoreAll3)
max_score = np.where(ScoreAll3 == np.max(ScoreAll3[:, 1]))[0][0] # 找出ScoreAll里面得分最高的深度
print("具体叶子节点上的最小样本数为：", ScoreAll3[max_score])
# 具体叶子节点上的最小样本数为： [2. 0.83417132]
# print(ScoreAll[0])
plt.figure(figsize=[20, 5])
plt.plot(ScoreAll3[:, 0], ScoreAll3[:, 1])
plt.show()
# 利用网格搜索 在小范围联调max_depth，min_samples_split，min_samples_leaf三个参数
# 从上面获取到的值max_depth=13，min_samples_split=5，min_samples_leaf=2 根据这几个值做个小范围参数设置
# max_depth,min_samples_split,min_sample_leaf 一块调整
param_grid = {
'max_depth': np.arange(10, 15),
'min_samples_leaf': np.arange(1, 8),
'min_samples_split': np.arange(2, 8)
}
rfc = DecisionTreeClassifier(random_state=66)
GS = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=10)
GS.fit(dataset.data, dataset.target)
# 最后拿到最佳的参数值
print(GS.best_params_)
print(GS.best_score_)
以上是使用我自己能理解的角度去敲了一次代码，比较直观的看到现象。归根到底还是参考了别人想法
参考了：机器学习超详细实践攻略(9)：决策树算法使用及小白都能看懂的调参指南 - 知乎 (zhihu.com)