为了要将数据集转化为一棵树,决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法,而衡量这个“最佳”的指标叫做“不纯度”。 不纯度基于叶子节点来计算的,所以树中的每个节点都会有一个不纯度,并且子节点的不纯度一定是低于父节点的, 也就是说,在同一棵决策树上,叶子节点的不纯度一定是最低的。 不纯度 决策树的每个根节点...
网格搜索(Grid Search)是一种用于寻找机器学习模型最佳参数的方法。在决策树分类中,网格搜索可以用于确定最佳的参数组合,以提高模型的性能和准确度。 决策树是一种基于树状结构的分类模型,通过一...
AdaBoost 结合了来自短的一级决策树的预测,称为决策树桩,尽管也可以使用其他算法。决策树桩算法被用作 AdaBoost 算法,使用许多弱模型并通过添加额外的弱模型来纠正它们的预测。 训练算法涉及从一个决策树开始,在训练数据集中找到那些被错误分类的例子,并为这些例子增加更多的权重。另一棵树在相同的数据上训练,尽管...
利用GridSearchCV进行模型参数自动调优 参数优化后得到的ROC曲线如下: 最优参数如下: 6.利用最优参数重新建立模型 7.绘制决策树 模型输出如下: 备注:决策树绘制需要安装GraphViz
使用Ray Tune进行超参数搜索的最佳配置,可以通过以下步骤实现: 定义搜索空间:首先,需要定义模型的超参数搜索空间。可以使用Ray Tune提供的不同类型的搜索空间(如整数、浮点数、离散值)来定义超参数范围。 定义训练函数:接下来,需要编写一个训练函数,该函数接受超参数作为输入,并返回模型的性能指标作为输出。在训...
以决策树为例,决策树在tidymodels中只有3个可以调节的超参数(这点比mlr3差远了)。 决策树的超参数调优之前专门介绍过,并配套了多种可视化方法,可参考:R语言决策树超参数调优及可视化,今天选择决策树主要是为了演示tidymodels的用法。 训练集,测试集划分: ...
AdaBoost集成是一个由决策树依次添加到模型中而形成的合集。 如何使用 AdaBoost 集成通过 scikit-learn 进行分类和回归。 如何探索 AdaBoost 模型超参数对模型性能的影响。 添加了网格搜索模型超参数的示例。 教程概述 本教程分为四个部分;他们是: AdaBoost 集成算法 ...
AdaBoost集成是一个由决策树依次添加到模型中而形成的合集。 如何使用 AdaBoost 集成通过 scikit-learn 进行分类和回归。 如何探索 AdaBoost 模型超参数对模型性能的影响。 添加了网格搜索模型超参数的示例。 教程概述 本教程分为四个部分;他们是: AdaBoost 集成算法 ...
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AdaBoost集成是一个由决策树依次添加到模型中而形成的合集。 如何使用 AdaBoost 集成通过 scikit-learn 进行分类和回归。 如何探索 AdaBoost模型超参数对模型性能的影响。 添加了网格搜索模型超参数的示例。 教程概述 本教程分为四个部分;他们是: AdaBoost集成算法 ...