为决策树创建自己的条件函数

Question

我正在使用sklearn DecisionTreeClassifier，我想创建自己的条件函数（默认情况下，您可以使用gini或熵，但它不是我正在寻找的）。这样的事情：

clf = DecisionTreeClassifier( criterion = 'my_function')

有可能吗？

是否有类似的算法允许这样做（在Python或R中）？

感谢。

Answer 1

对于R，您可以使用rpart package。特别是，请参阅User Written Split Functions插图。尽管决策树体验有限，但我能够按照示例使用自定义算法处理多变量输出。

但请注意，内置分类器使用快速外部库，因此如果您在plain R中编写算法，则处理速度可能会慢得多。正如小插图所指出的那样，由于预期的减速，默认情况下会禁用交叉验证。如果您的数据“足够小”（或者您可以等待一段时间），这可能不是您的问题。