树枝修剪就是通过统计学的方法删除不可靠的分支,使得整个决策树的分类速度和分类精度得到提高。 预剪枝:在决策树生成过程中,对每个结点在划分前先进行估计,若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升,则停止划分并将当前结点标记为叶节点。 后剪枝:先从训练集生成一棵完整的决策树,然后自底向上地对非叶节点进行考...
1.信息熵用来衡量信息的不确定性或者混乱程度的; 2.信息的不确定性越大熵越大; 3.决策树每个节点的选择,选择信息增益最大的特征;
2.信息的不确定性越大熵越大; 3.决策树每个节点的选择,选择信息增益最大的特征; 如果文章对你有帮助,感谢点赞+关注!
,则可将上图中原 中的区域再次进行二分。类似的,原样本空间则可根据每一次属性及切分点的选择,以二分裂的形式每次更新2片空间,直到符合某个停止准则,如我们在分类决策树中讨论到的前剪枝中的停止准则。 三、回归树的剪枝 同样的,回归优化的过程同线性回归一样,在通过降低损失函数来优化模型的过程中,模型容易陷入...
1.教学方法:结合讲授法、讨论法和案例研究法,以讲解决策树基本原理为基础,通过案例分析和小组讨论,引导学生深入理解决策树分类的应用。 2.教学活动:设计角色扮演活动,让学生模拟数据分析师,利用决策树解决实际问题;开展实验活动,让学生动手构建简单的决策树模型。 3.教学媒体:使用多媒体课件展示决策树的结构和分类过程...
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决策树在生活中无处不在。 1.2 类决策树直观解读(可以是二分类,也开始是多分类) 决策树是一种机器学习的模型算法,该算法通过对样本数据进行学习,还原出样本数据中隐藏的分类判断的规则,该判决规则是树形结构,简称决策树。 也就是说,决策树的学习过程是把带标签的一个个的表格样本数据,抽象出一个数学模型,这个数...
在我们看到决策树的python实现之前。 首先让我们了解决策树分类背后的数学原理。 我们将看到如何使用所有上述术语进行拆分。 We will use a simple dataset which contains information about students from different classes and gender and see whether they stay in the school’s hostel or not. ...
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