第二,利用子数据集构建子决策树,将这个数据放到每个子决策树中,每个子决策树输出一个结果。最后,如果有了新的数据需啊哟通过随机森林得到分类结果,就可以通过子决策树的判断结果来投票,得到随机森林的输出结果。如下图,假设随机森林中有3棵子决策树,2棵子树的分类结果是A类,1棵子树的分类结果是B类,那么随机森林...
决策树的定义:决策树是一种树形结构,其中每个节点表示一个特征的测试,每个分支表示一个测试结果,每个叶子节点表示一个类别或回归值。决策树的目标是通过一系列的特征测试,将数据分成尽可能纯的子集。 决策树的原理:决策树通过递归地选择最优特征进行分割来构建。最优特征的选择通常基于某种度量标准,如信息增益、基尼指...
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，...
决策树、随机森林和AdaBoost是机器学习中常用的几种分类和回归方法,它们各自有着独特的优势和适用场景。以下是这三种方法的简要总结: 决策树(Decision Tree) 基本概念:决策树是一种通过树形结构进行决策的分类和回归方法。它由节点(包括根节点、内部节点和叶...
随机森林: 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,即建立了m棵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 ...
GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,是迭代树而不是分类树,Boost是"提升"的意思,一般Boosting算法都是一个迭代的过程,每一次新的训练都是为了改进上一次的结果。有了前面Adaboost的铺垫,大家应该能很容易理解大体思想。 GBDT的核心是...
GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,是迭代树而不是分类树,Boost是"提升"的意思,一般Boosting算法都是一个迭代的过程,每一次新的训练都是为了改进上一次的结果。有了前面Adaboost的铺垫,大家应该能很容易理解大体思想。 GBDT的核心是:每一棵树学习的是之前所有树结论和的残差。这个残差就是一个加预测值后...
Bagging与随机森林 提升 Adaboost/GDBT 熵、互信息 熵是对平均不确定性的度量。 平均互信息:得知特征Y的信息而使得对标签X的信息的不确定性减少的程度。描述随机变量之间的相似程度。(条件熵、相对熵:差异性) 决策树 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法,有监督学习。
分析数据:可以使用任何方法,构造树完成之后,我们应该检查图形是否符合预期。 训练算法:构造树的数据结构。 测试算法:使用训练好的树计算错误率。 使用算法:此步骤可以适用于任何监督学习任务,而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义。 决策树 算法特点
决策树到随机森林 一、决策树 决策树是机器学习最基本的模型,在不考虑其他复杂情况下,我们可以用一句话来描述决策树:如果得分大于等于60分,那么你及格了。 这是一个最最简单的决策树的模型,我们把及格和没及格分别附上标签,及格(1),没及格(0),那么得到的决策树是这样的 但是我们几乎不会让计算机做这么简单的...