【发布时间】：2017-11-16 21:09:48
【问题描述】：
访问决策树中节点的tree_.threshold 时，类型似乎是float。有没有办法将阈值的“精度”设置为整数？
在我的例子中，这些特征都是整数值，所以没有必要对以这种精度定义的值进行拆分。
【问题讨论】：
标签： scikit-learn random-forest decision-tree
【发布时间】：2017-11-16 21:09:48
【问题描述】：
不，scikit-learn 树在编译时使用double 类型作为阈值（请参阅https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/tree/_tree.pyx）。固定数据类型允许生成高效的 C 代码。您必须更改 scikit-learn 源代码，从 Cython .pyx 文件重建 C 扩展，然后安装修改后的 scikit-learn 以使用整数阈值。
【讨论】：
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在引用的 _tree.pyx 文件中：
from numpy import float32 as DTYPE。所以它目前是float而不是double -
DTYPE 是内部用于输入数据的类型，而不是用于阈值的类型；如果您在此文件中搜索“阈值”，您会看到它使用双精度。可能更好的链接可能是github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/…