测试算法:使用习得的决策树执行分类 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 收集数据:可以使用任何方法 我们利用 createDataSet() 函数输入数据 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。 项目案例2: 使用决策树预测隐形眼镜...
顾名思义,决策树就是用一棵树来表示我们的整个决策过程。这棵树可以是二叉树(比如 CART 只能是二叉树),也可以是多叉树(比如 ID3、C4.5 可以是多叉树或二叉树)。 根节点包含整个样本集,每个叶节都对应一个决策结果(注意,不同的叶节点可能对应同一个决策结果),每一个内部节点都对应一次决策过程或者说是一次...
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...
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...
随机森林是 Bagging 的一种改进版本，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准确性和稳定性。与 Bagging 不同的是，随机森林在每次分割节点时还会随机选择部分特征进行考虑，从而进一步增加模型的多样性。4.1 随机森林的定义与原理 随机森林的定义：随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习...
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...
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
集成方法-随机森林和AdaBoost 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式。 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想。
参数调整:通过网格搜索或随机搜索优化超参数,如最大深度、最小样本数等 集成方法:结合多个决策树(如随机森林、梯度提升树)来提高模型性能 1.4 决策树的优缺点 优点: 直观简单,易于理解和解释 适用于数值型和类别型数据 可以处理多输出问题 缺点: 容易过拟合,尤其是深树 ...