我有一个DecisionTree对象，用于创建机器学习模型。DecisionTree中有很多字段代表设置。每个字段都有一个默认值，在大多数情况下，只需要更改其中的一两个字段。

问题在于，实际构建DecisionTree的计算成本很高。因此，我没有在创建模型时就构建它，而是让创建者仅解析并保存数据。直到调用DecisionTree.build时，模型才会被构建。这允许在构建之前更改设置。然而，这也意味着如果在构建之前调用DecisionTree.predict，将会失败。

我知道让对象始终处于有效状态是好的做法。但这意味着在构造函数中构建树，这很昂贵，如果更改了任何设置，就必须重新构建。

示例1：构建调用是分开的

DecisionTree tree = new DecisionTree(data, classes, attributes);tree.predict(item); //这会报错tree.maxDepth = 15;tree.infoGain = 0.5;tree.build();tree.predict(item) //现在可以工作了

示例2：构建调用包含在内，设置不在构造函数中

DecisionTree tree = new DecisionTree(data, classes, attributes); //这将花费很长时间来完成tree.predict(item); //现在可以工作tree.maxDepth = 15;tree.infoGain = 0.5;tree.build(); //这将再次花费很长时间来完成tree.predict(item) //完成，但比前一个示例花费的时间长一倍

示例3

DecisionTree tree = new DecisionTree(data, classes, attributes, null, null, 15, null, null, 0.5, null, null, null); //设置都包含在构造函数中tree.predict(item); //这可以立即调用

我的问题是，这三种选项是处理许多设置的唯一方法吗？这方面的标准/最佳实践是什么？

回答：

我认为使用额外的方法来拟合算法并不是坏做法，例如看看scikit-learn，他们提供了额外的方法来拟合对象，构造函数本身只是初始化内部变量，如果你在拟合之前调用predict，它只会抛出NotFittedError。此外，将来你可能希望扩展你的算法以支持例如小批量处理，在这种情况下，你不可能多次调用构造函数，因此你将需要类似于partial_fit的方法，来在额外的数据块上拟合分类器。所以你不能在构造函数中做所有事情。

如果你在初始化时有大量参数，可能你会发现构建者模式很有用。