决策树的学习包括三个重要的步骤,特征选择,决策树的生成以及决策树的剪枝。 特征选择:常用的特征选择有信息增益,信息增益比,基尼系数等。 生成过程:通过计算信息增益或其它指标,选择最佳特征。从根结点开始,递归地产生决策树,不断的选取局部最优的特征,将训练集分割成能够基本正确分类的子集。 剪枝过程:首先定义决策...
说明在决策树构建的过程中我们总是希望集合往最快到达纯度更高的子集合方向发展,因此我们总是选择使得信息增益最大的特征来划分当前数据集D。 信息增益偏向取值较多的特征。 原因:当特征的取值较多时,根据此特征划分更容易得到纯度更高的子集,因此划分之后的熵更低,由于划分前的熵是一定的,因此信息增益更大,因此信息...
它是通过递归地构建模型并选择最重要的特征(基于权重),去掉最不重要的特征,然后在剩余的特征上重复这个过程,直到达到指定的特征数量为止。RFE的实现在sklearn.feature_selection.RFE类中,常用参数如下, 使用代码:Python 机器学习 决策树 特征选择-CJavaPy 4、使用特征选择改进决策树模型 特征选择是机器学习中减少模型...
特征选择是机器学习中减少模型复杂度、提高效率和性能的有效方法。在决策树模型中,通过选择最重要的特征,可以提升模型的准确性,同时减少过拟合的风险。在Python的scikit-learn库中,有多种特征选择方法可用于改进决策树模型。选择可以直接应用于决策树模型,以选择最有信息量的特征。对于提高模型的泛化能力和减少计算成本非...
决策树学习笔记(一):特征选择 相信很多朋友已经对决策树很熟悉了,决策树是机器学习中的一种基本的可用于分类与回归的方法,它是一些集成学习如GBDT,XGboost等复杂模型的基础。这些高级模型比如XGboost可以非常好地拟合数据,在数据挖掘比赛以及工业界中都有着非常出色的表现,受到了无数爱好者的追捧。有的朋友可能觉得XGbo...
决策树算法主要包含三个步骤:特征选择、树的生成、剪枝。 首先介绍下特征选择的过程 1. 熵(entropy) ---随机变量不确定性的度量 1.1 随机变量的熵 设X是一个取有限个值的离散随机变量,其概率分布为: P(X=xi)=pi,i=1,2,3 则随机变量X的熵定义为: H(X)=−∑1npi∗logpi 熵越大,表示随机变量...
决策树特征选择方法决策树的特征选择方法主要有以下几种: 1. 信息增益最大化准则(ID3算法):通过计算特征的信息增益来选择最佳特征进行节点分裂。 2. 信息增益比最大化准则(C4.5算法):在ID3算法的基础上,考虑到不同特征的取值范围对信息增益的影响,通过信息增益比来选择最佳特征。 3. 基尼指数最小化准则(CART...
1.特征选择:从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准(特征选择的标准不同产生了不同的特征决策树算法)。 2.决策树生成:根据所选特征评估标准,从上至下递归地生成子节点,直到数据集不可分则停止决策树停止声场。 3.决策树剪枝:决策树容易过拟合,需要剪枝来缩小树的结构和规模(包括预剪枝和后剪枝)...
决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。 决策树的构建通常可以概括为3个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 1、特征选择 特征选择在于选取对训练数据具有分类能力的特征。这样可以提高决策树学习的效率,如果利用一个特征进行分类的结果与随机分类的结果没有很大差别,则称这个特征是没有分类能力...
一、什么是决策树 决策树是一种基本的分类与回归的方法。决策树学习通常分为三个步骤: ①特征选择,②决策树的生成,③决策树的修剪。 二、特征选择 在进行分类的过程中,我们总希望用尽可能短的时间(少的步骤)就能把数据都分类完毕。如果我们遇到一个样本,其中有多个数据,我们应该选择什么样的分类方式去生成决策树...