不确定标题是否完全有意义，请为此感到抱歉。我是机器学习的新手，并且正在使用Scikit和决策树。
这是我想做的；我想获取所有输入，并包含一个独特的功能，即客户ID。现在，客户端ID是唯一的，无法以决策树分析中功能的正常方式概括。现在正在发生的事情是，树将客户端ID作为其他整数值，然后分支它说，例如，客户ID的少于430的路径与430岁以上的路径不同。这不是正确的，而不是我想要的去做。我想做的是让决策树了解不能以这种方式分析特定字段，每个客户都将拥有自己的分支。决策树是否可以吗？
我确实有几个解决方法，其中之一是为每个客户开发独特的决策树，但是训练这将是一场噩梦。我也可以进行另一个解决方法，可以说我们有800个客户，我会创建800个功能，但这也很疯狂。
这是机器学习中相当普遍的问题。在任何情况下，机器学习功能都不是每个实例唯一的。直观地，这是有道理的；如果算法不能从该功能中推断出任何内容，则该算法不会学习。
您可以做的只是在通过其余功能之前将该信息与决策树分开，然后在制作后重新确定ID和预测。
我会强烈阻止对特征向量的任何形式的操纵，以任何形式包含ID。功能仅被认为是算法应该用来做出决策的东西。不要提供您不希望使用的信息。您想避免使用ID作为功能，因为（很可能）ID与您要预测的任何内容无关。
如果您确实需要单个模型（并且为每个用户提供足够的数据），那么它的痛苦并不像您想的那样大。您可以使用Scikit的模型保存功能，以及将泡菜保存到MySQL以轻松创建和存储个性化模型的答案。除非您有大量的用户，否则创建个性化的决策树应该不需要很长时间。