通过之前的文章GBDT算法(简明版)对GBDT的过程做了大概的讲解,我们可以了解到GBDT是一种迭代的决策树算法,由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。GBDT是一个应用很广泛的算法,可以用于分类,回归和特征选择,特别是用于和其他算法进行模型组成时,如logistic+GBDT,该算法在很多数据上都有不错的效果,GBDT还有...
最常见核心的决策树算法—ID3、C4.5、CART(非常详细) 决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法,它易于理解、可解释性强,其可作为分类算法,也可用于回归模型。本文将分三篇介绍决策树,第一篇介绍基本树(包括 ID3、C4.5、CART),第二篇介绍 Random Forest、Adaboost、GBDT,第三篇介绍 Xgboost 和 LightGBM。 对...
决策树算法 一、什么是决策树? ①决策树概念: 决策树是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。决策树其实也就是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分...
决策树(decision tree)是一类最常见、最基础的机器学习算法。决策树基于特征对数据实例按照条件不断进行划分,最终达到分类或回归的目的。决策树模型的核心概念包括特征选择方法、决策树构造过程和决策树剪枝。常见的特征选择方法包括信息增益、信息增益比和基尼指数(Gini index),对应的三种常见的决策树算法为ID3、C4.5和...
情况发生概率的基础上,通过构建决策树来进行分析的一种方式,是一种直观应用概率分析的一种图解法;决策树是一种预测模型,代表的是对象属性与对象值之间的映射关系;决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性的测试,每个分支表示一个测试输出,每个叶节点代表一种类别;决策树是一种非常常用的有监督的分类算法...
分类算法:决策树算法详解 决策树基础 1. 决策树的概念与应用 决策树是一种监督学习算法,用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策规则,其中每个内部节点表示一个特征上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶节点代表一个类别(分类任务)或一个数值(回归任务)。决策树易于理解和实现,其结果直观,可以解释性强。
决策树算法是一种基于树状结构的监督学习方法，通过递归划分数据集完成分类或回归任务。核心思想是将数据特征按特定规则拆解为树形结构，每个内部节点代表特征判断，叶子节点对应最终结果。这种算法模仿人类决策逻辑，具有直观解释性，适合处理结构化数据。决策树由根节点、内部节点、叶子节点构成。每个内部节点对应特征测试条件...
常见的算法包括 Boosting、Bagging、AdaBoost、随机森林 (Random Forest) 等。决策树 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法。机器学习中决策树是一个预测模型，它表示对象属性和对象值之间的一种映射，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象。树的...
决策树算法 决策树算法属于监督学习算法中的一种。与其他监督学习算法不同,决策树算法可以用于解决回归和分类问题。 使用决策树的目的是创建一个训练模型,通过学习从之前的数据(训练数据)推断出的简单决策规则来预测目标变量的类或值。 在决策树中,我们从树的根开始来预测一个记录的类标签。我们将根属性的值与记录...