关于模型不迭代问题

[leiseraiesecqd]

处理好自己的数据集放进去，第一轮一跑就是err rate=0，停止了迭代，看了一下代码，打印了每一部分结果，发现是调用的决策树DecisionTreeClassifier的默认函数问题，打过比赛的同学一看就会发现问题，默认参数中max_depth（树深）竟然是none。再去查看文档，果然里面提醒要设置max_depth, min_samples_leaf这两个参数，所以我令max_depth=8，min_samples_leaf=5，就可以跑通了。 文档：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html

[leiseraiesecqd]

还有一个问题就是，迭代次数N一定要小于样本数，因为代码里面有一个 bata = 1 / (1 + np.sqrt(2 * np.log(row_A / N))) 注意只有正数才能开平方，如果样本数小于迭代次数N,就导致求log为负，这样子没法开方，得到的bate为None

[cash0202]

（1）第一点同意，我这里换成其他的分类器，（2）第二点，我直接将log 外面加了abs 处理，这样可以解决