Python - 决策树和处理唯一标签/功能(Python - Decision Trees and Handling Unique Labels/features)
不确定标题是否完全正确，对此感到抱歉。 我是机器学习的新手，我正在使用Scikit和决策树。
这就是我想要做的; 我希望获取所有输入并包含一个独特的功能，即客户端ID。 现在，客户端ID是唯一的，无法以特征在决策树分析中的正常方式进行总结。 现在发生的事情是树正在将客户端ID作为任何其他整数值，然后将其分支，例如，客户端ID小于430的路径与430以上的路径不同。这不正确而不是我想要的去做。 我想做的是让决策树理解不能以这种方式分析特定字段，每个客户端都有自己的分支。 这可能与决策树有关吗？
我确实有一些解决方法，其中一个是为每个客户开发独特的决策树，但培训这将是一场噩梦。 我还可以做另一种解决方法，并且假设我们有800个客户端，我会用一个字段创建800个功能，但这也很疯狂。
Not sure if the title makes complete sense so sorry about that. I'm new to Machine Learning and I'm using Scikit and decision trees.
Here's what I want to do; I want to take all of my inputs and include a unique feature which is a client ID. Now, the client ID is unique and can't be summed up in the normal way a feature would in decision tree analysis. What's happening now is that the tree is taking the client ID's as any other integer value and then branching it saying for instance, client ID's less than 430 go in a different path than those over 430. This isn't correct and not what I want to do. What I want to do is make the decision tree understand that the specific field can't be analyzed in such a way and each client will have their own branch. Is this possible with decision trees?
I do have a couple workarounds, one of which would be to develop unique decision trees for each client but training this would be a nightmare. I could also do another workaround, and lets say we have 800 clients, I would create 800 features with a bit field, but this is also crazy.
原文：https://stackoverflow.com/questions/42373494
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