预剪枝(pre-pruning):在决策树生长过程中,对每个结点在划分前进行估计,若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能的提升,则停止划分并将当前结点标记为叶结点。 后剪枝(post-pruning):先从训练集生成一颗完整的决策树,然后自底向上地对非叶结点进行考察,若将该结点对应的子树替换为叶结点能带来决策树泛化性能的提升,...
决策树既可以做分类算法,也可以做回归算法。因此决策树既可以解决分类问题,也可以解决回归问题。 一般来讲,在决策树中,根节点和分节点使用方块表示,而叶子节点使用椭圆表示。 决策树的关键点在于如何取建立出一个树,如何建立出一个在可以达成目标的前提下深度最浅的树 决策树中不同算法的介绍 CLS、ID3、C4.5、CAR...
决策树与随机森林的区别:决策树会努力地去覆盖样本中的每个点。这种机制可以让模型的准确率更高。但是如果样本中有过多噪声,模型就难免出现过拟合的现象了。随机森林将多棵决策树打包在一起,并且将多棵决策树的预测结果的平均值作为随机森林的预测结果。可以在一定程度上避免过拟合。 图一:决策树和随机森林的数据拟...
决策树(Decision Tree)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。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之...
一、变量消元与团树的关系 二、聚类图(cluster graph) 三、团树传播算法(clique tree message passing) 3.1利用变量消元过程构建一个聚类图 3.2 由变量消元法构建的聚类图的性质 3.3 用团树传播算法计算变量 X 的边缘概率 3.4 求概率图所有节点的边缘概率 ...
第二章:决策树代码实现 1-整体模块概述 03:41 2-递归生成树节点 08:50 3-整体框架逻辑 05:48 4-熵值计算 10:15 5-数据集切分 07:04 6-完成树模型构建 06:14 7-测试算法效果 04:33 第三章:决策树实验分析 1-树模型可视化展示 08:20 2-决策边界展示分析 10:35 3-树模型预剪枝参数作用 10:49 4...
基于决策树算法的信贷风险评估模型 陆一 【摘要】农村商业银行控制运营成本、提升经济效益的重要手段是信贷风险管 理,但是银行每天都需要处理大量的信贷业务。本文针对农村商业银行信贷业 务中风险较高等问题,设计了一种基于决策树算法的信贷风险评估模型。该模 型具有较高的准确率,为银行信贷风险评估提供重要决策依据...
普及AI应用的底层逻辑主要包括以下几个方面: 1. 数据:数据是AI应用的核心,高质量的数据能够训练出更精准的模型。因此,普及AI应用需要大量数据的支持,包括文本、图像、音频、视频等各种类型的数据。 2. 算法:算法是AI应用的灵魂,它决定了模型的效率和准确性。目前流行的AI算法包括决策树、支持向量机、神经网络、深度...
百度试题 结果1 题目决策树是最为广泛的归纳推理算法之一,处理类别型或连续型变量的分类预测问题,可以用图形和if-then的规则表示模型,可读性较高。相关知识点: 试题来源: 解析 正确 反馈 收藏
《动手学机器学习》是一本结合理论与实践的机器学习教材。本书分为四大部分:首先带领读者了解机器学习的基础概念和简单算法;其次深入探讨参数化模型,如线性模型和神经网络;然后介绍非参数化模型,如支持向量机和决策树及其扩展;最后是无监督学习部分,覆盖了聚类、降维和概率图模型等内容。书中融合了丰富的示例与代码,使...