Scikit learn 是否可以在scikit学习决策树中设置分割值的精度？

当访问决策树中某个节点的

tree\uU.threshold

时，类型似乎是

float

。有没有办法将阈值的“精度”设置为整数？

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在我的例子中，这些特性都是整数值，因此不需要对以这种精度定义的值进行拆分。

否，scikit学习树在编译时为阈值使用

double

类型（请参阅）。固定的数据类型允许生成高效的C代码。您必须更改scikit学习源代码，从Cython.pyx文件重建C扩展名，然后安装修改后的scikit学习使用整数阈值。

在引用的_tree.pyx文件中：

来自numpy import float32 as DTYPE

。因此，它目前是

float

而不是

double

DTYPE是一种内部用于输入数据的类型，而不是用于阈值的类型；如果在该文件中搜索“threshold”，可以看到它使用了double。可能更好的链接是