(2)随机森林:随机的意义:1、数据样本的选取的随机性(建立决策树使用的数据的个数和数据都是随机的)。 2、数据特征选取的随机性 从样本集中进行有放回的采样,通过样本的随机选取的特征上,对样本建立决策树(ID3、C4.5、CART、SVM、Logistic回归等) 重复上面两步m次,产生m个决策树,故搭构成了随机森林。之后将待...
决策树: 决策树是一种在分类与回归中都有非常广泛应用的算法,它的原理是通过对一系列问题进行if/else的推导,最终实现决策。 1. 决策树的基本原理: 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归...
若是解决回归问题,则将决策树的每个预测结果取均值作为最终的预测结果。 随机森林在回归问题上,预测的结果是多个决策树的平均值,即 ,假设他们是服从独立同分布的,且方差为 ,那么最终的方差为 ,从这方面可以说明随机森林是可以一定程度上降低预测方差的。 由于随机森林种存在外包数据,所以可以将外包数据作为模型的测试...
第一种是决策树一般的剪枝,他是通过计算每一个节点得经验熵,然后通过比较叶子结点的损失函数与去除叶子节点后其父节点的损失函数,如果损失函数减小,则剪枝,否则保留。第二种是CART剪枝,他是通过计算只有一个根节点时的损失函数与完全的树时候的损失函数,由于都存在惩罚项a,所以在这两s式相等时,可以求出一个最优...