CART决策树又称分类回归树,当数据集的因变量为连续性数值时,该树算法就是一个回归树,可以用叶节点观察的均值作为预测值;当数据集的因变量为离散型数值时,该树算法就是一个分类树,可以很好地解决分类问题。 当CART是分类树时,采用GINI值作为结点分裂的依据;当CART是回归树时,采用MSE(均方误差)作...
高准确率:通过集成多个决策树,随机森林具有较高的预测准确率抗过拟合:通过引入随机性,随机森林能有效减少过拟合风险特征重要性评估:随机森林可以评估各个特征的重要性,帮助理解数据 缺点:计算复杂度高:由于需要训练多个决策树,随机森林的计算复杂度较高,训练时间较长内存占用大:随机森林需要存储多个决策树模型,...
随机森林是一种集成学习算法,通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的泛化能力。随机森林中的每棵树都是在随机选取的数据子集和特征子集上构建的,这种随机性使得随机森林能够有效地降低过拟合的风险。2. 算法原理 随机森林的构建过程主要包括以下步骤:(1)从原始数据集中随机抽取一个样本子集;(2)从...
这就是交互式的做调参的工作,因为我们可能需要做一些决策树叶子节点的剪枝,因为并不是树越高越好,因为树如果非常高的话,可能过拟合了。 2、解决过拟合两种方法 剪枝 随机森林 3、解决过拟合方法之剪枝 为什么要剪枝:决策树过拟合风险很大,理论上可以完全分得开数据(想象一下,如果树足够庞大,每个叶子节点不就一个...
随机森林在bagging基础上做了修改 从样本集中用bootstrap采样选出n个样本从所有属性中随机选择k个属性,选择最佳分割属性作为节点建立CART决策树重复以上两步m次,即建立m课CART决策树这m个CART形成随机森林,通过投票表决结果,决定数据属于哪一类随机森林/bagging和决策树的关系 当然可以使用决策树作为基本分类器但也...
3.2随机森林与决策树的优缺点 本文部分图片来自《老饼讲解-机器学习》 一、决策树是什么 决策树(Decision Tree)又称判定树,是一个流程图形式的树结构,其中每个中间结点代表某个属性或某组属性上的测试,每个分支则对应了该测试的不同结果,每个叶结点代表某个类别或预测结果。从训练数据中产生决策树的算法,通常被称...
决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论用于分类的决策树。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择,决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器,更准确的说,随机森林是由多个弱分类器组合形成的强分类器。
随机森林是一个多决策树的组合分类器,随机主要体现在两个方面:数据选取的随机性和特征选取的随机性。 (1)数据的随机选取 第一,从原始数据集中采取有放回的抽样(bootstrap),构造子数据集,子数据集扥数量和原始数据集的数量一样。不同的子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复。
决策树是一种非线性有监督分类模型,随机森林是一种非线性有监督分类模型。线性分类模型比如说逻辑回归,可能会存在不可分问题,但是非线性分类就不存在。决策树是机器学习中最接近人类思考问题的过程的一种算法,通过若干个节点,对特征进行提问并分类(可以是二分类也可以使多分类),直至最后生成叶节点(也就是只剩下一种...
一、决策树 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目迎合,判断其可行性的决策分析方法,是直观运行概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的树干,故称决策树。