Boosting 训练过程为阶梯状,基模型的训练是有顺序的,每个基模型都会在前一个基模型学习的基础上进行学习,最终综合所有基模型的预测值产生最终的预测结果,用的比较多的综合方式为加权法。 1.3 Stacking Stacking 是先用全部数据训练好基模型,然后每个基模型都对每个训练样本进行的预测,其预测值将作为训练样本的特征值,...
AdaBoost 结合了来自短的一级决策树的预测,称为决策树桩,尽管也可以使用其他算法。决策树桩算法被用作 AdaBoost 算法,使用许多弱模型并通过添加额外的弱模型来纠正它们的预测。 训练算法涉及从一个决策树开始,在训练数据集中找到那些被错误分类的例子,并为这些例子增加更多的权重。另一棵树在相同的数据上训练,尽管...
专利摘要:本发明公开了一种基于区块链和同态加密的决策树模型训练方法及装置,该方法应用于加入区块链网络的参与方节点,包括:获得用户特征,计算所述用户特征的信息增益;对所述用户特征的信息增益进行同态加密,获得用户特征的信息增益密文数据,将所述用户特征的信息增益密文数据生成区块,将所述区块上传到区块链网络;从区块...
随机森林是利用多个决策树对样本进行训练、分类并预测的一种算法,主要应用于回归和分类场景。在对数据进行分类的同时,还可以给出各个变量的重要性评分,评估各个变量在分类中所起的作用。随机森林是一种比较有名的集成学习方法,属于集成学习算法中弱学习器之间不存在依赖的一部分,其因为这个优点可以并行化运行,因此随机...
百度试题 结果1 题目在模型设计中,决策树算法的优点是什么? A. 可解释性强 B. 训练速度快 C. 对异常值不敏感 D. 对特征缺失不敏感 相关知识点: 试题来源: 解析 A、C 反馈 收藏
随机森林是基于Bagging 思想的一种集成学习算法。Bagging 思想通过对原始数据进行有放回的抽样,生成多个独立的训练集,然后在每个训练集上训练一个单独的模型。最后,将这些模型的预测结果进行组合,以获得更准确的预测结果。 如图1随机森林构建过程随机森林在Bagging 思想的基础上进行了改进。随机森林在构建决策树时,会...
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...
[94] 第十二章:决策树代码实现 941播放 03:40 [95] 2-递归生成树节点 1159播放 08:49 [96] 3-整体框架逻辑 781播放 05:47 [97] 4-熵值计算 1601播放 10:14 [98] 5-数据集切分 1055播放 07:03 [99] 6-完成树模型构建 1793播放 06:13 [100] 7-测试算法效果 918播放 04:32 [101]...
首先,Python在机器学习领域的应用尤为突出。机器学习是一种允许计算机从数据中学习,而不是被人所编程的技术。Python提供了许多用于机器学习的库,如scikit-learn,它包含了大量的算法和工具,用于数据预处理、模型训练、评估和预测等任务。例如,线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等算法都可以使用Python实现。
关于分类,以下说法正确的是A.分类是有监督的学习,即训练样本的类标号是已知的。B.所有分类算法都会根据训练样本生成一个分类模型。C.决策树归纳法只能用于二元分类。D.朴素