random_stateとcluster_stdの違いはなんでしょうか?
https://qiita.com/yshi12/items/6d30010b353b084b3749 を参考にしています。
このページの中で、
from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=4, random_state=8, cluster_std=2.4)
というコードが出て来ましたが、
random_stateとcluster_stdもどちらもデータのばらつきを指定するものだと思うのでなぜ同じような役割のものが存在しているのかわかりません。
また、max_depthは木の深さを指定するものではないのでしょうか?
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2, random_state = 0)
のコードで木の深さを2と指定しているのに画像では4つに分類されています。
木の深さと分割数は関係ないということでしょうか?
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2017/12/12 11:09
2017/12/12 13:19