在决策树中预测中,还会遇到一种问题,就是当某些特征缺失的时候,没有办法进行切割和分支选择。一种常用的方法就是surrogate branch,即寻找与该特征相似的替代feature。如何确定是相似的feature呢?做法是在决策树训练的时候,找出与该特征相似的feature,如果替代的feature与原feature切割的方式和结果是类似的,那么就表明二者...
classification_report import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import plot_tree # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y
由决策树算法的停止的条件可知这样训练出来的决策树将会非常枝繁叶茂,每个属性都会参与到分类的过程中,就像回归模型的方程包含了所有的自变量,这就非常容易出现过拟合的问题。在决策树模型里,采用了“剪枝”的办法来处理该问题。 决策树的剪枝可分成两类:预剪枝和后剪枝。预剪枝是指在训练模型前控制好决策树的大小,...
1 . 决策树模型创建 :决策树模型创建的核心就是选择合适的树根 , 将重要的属性放在树根 ,然后子树中 , 继续选择子树中重要的属性放在子树的树根 ,依次递归 , 最终得到决策结果 ( 叶子节点 ) ; 2 . 决策树创建算法 ( 递归 ) :使用递归算法 , 递归算法分为递归操作 和 递归停止条件 ; ...
基本算法(base hypothesis) 下面我们来介绍一种常用的决策树模型算法,叫做Classification and Regression Tree(C&RT)。C&RT算法有两个简单的设定,首先,分支的个数C=2,即二叉树(binary tree)的数据结构;然后,每个分支最后的gt(x)(数的叶子)是一个常数。按照最小化Ein的目标,对于binary/multiclass classification(0/...
决策树(Decision Tree)是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点:1)决策树模型可以读性好,具有描述性,有助于人工分析;2)效率高,决策树只需要一次构建,反复使用,每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。
决策树模型有许多算法可以用来构建,本文将介绍一些常用的决策树模型算法。 ID3算法 ID3(Iterative Dichotomiser 3)算法是决策树学习算法中最早的算法之一。它根据信息熵来选择最优的划分属性,从而构建决策树。具体步骤如下: 1. 计算每个属性的信息熵。 2. 选择具有最小信息熵的属性作为划分属性。 3. 根据划分属性...
减少树生长过程的过拟合的风险,一个重要的方法就是树的剪枝,剪枝是一种正则化:由于决策树容易对数据产生过拟合,即生长出结构过于复杂的树模型,这时局部的特征空间会越分越“小”得到了不靠谱的“统计噪声”。通过剪枝算法可以降低复杂度,减少过拟合的风险。