处理数值属性和缺失值:决策树算法能够处理数值属性和缺失值,对于数据的预处理要求较低。 能够处理分类和回归任务:决策树可以用于分类和回归任务,适用范围广泛。 决策树算法的缺点 🌳 对噪声和异常值敏感:决策树算法对噪声和异常值较为敏感,可能会导致过拟合。 生成的树可能过于复杂:如果没有进行剪枝操作,生成的决策...
决策树的构建过程依赖于输入数据的顺序。如果输入数据的顺序发生变化,可能会导致生成的决策树结构不同。这使得决策树算法对输入数据的顺序敏感。为了减轻这个问题的影响,可以通过随机化特征选择或构建集成模型等方法来提高算法的鲁棒性。 3.决策树算法的适用场景 决策树算法在以下场景中表现出色: 数据集具有明确的特征和...
四、决策树算法的缺点 当数据量很大,数据维度很多时,决策树会变得非常复杂(分支过多),训练时间会很久。 决策树需要算法同学手工设置决策树的深度(决策树要分多少层),如果设置了不合适的参数,就很可能造成欠拟合或者过拟合的情况。五、示例:CART 决策树算法预测用户违约 首先获取部分用户的历史数据,历史数据中包括过...
本文将对决策树算法的优缺点进行探讨,并介绍一些改进方法。 一、决策树算法的优点 1.可解释性强:决策树算法生成的模型具有易于理解和解释的特点。决策树的每个分支代表了一个属性的决策过程,最终的叶子节点表示了最终的决策结果。这使得决策树算法在需要将模型结果向非专业人士解释时表现出色。 2.适用于多类别问题:...
决策树算法的缺点: 1、对连续性的字段比较难预测。 2、容易出现过拟合。 3、当类别太多时,错误可能就会增加的比较快。 4、在处理特征关联性比较强的数据时表现得不是太好。 5、对于各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 品牌型号:戴尔 G3 3579 系统版本:Wi...
在决策树中,进行属性划分时,不同的判定准则会带来不同的属性选择倾向;信息增益准则对可取数目较多的属性有所偏好(典型代表ID3算法),而增益率准则(CART)则对可取数目较少的属性有所偏好,但CART进行属性划分时候不再简单地直接利用增益率尽心划分,而是采用一种启发式规则)(只要是使用了信息增益,都有这个缺点,如RF)...
局部最优：决策树的构建是一个贪心算法，它在每个节点做出局部最优决策，这并不保证能够达到全局最优。
决策树的剪枝算法:固定某个经验值α,对划分属性的结点进行剪枝预估,若剪枝后,决策树损失函数减小了,则减掉该结点的叶节点,将该结点作为新的叶节点,该结点对应的决策结果可以为其样本集合中占多数的样本标记。(或构造不同的α值得到一些备选树,通过交叉验证的方法得到最优树) ...
决策树模型 一、简介 一、决策树的原理 二、剪枝与缺失值处理 1.剪枝 2.缺失值处理 三、多变量决策树 决策树的增量学习 总结 一、简介 决策树是对数据进行分类的一种算法。对数据的特征一一判断,从而得出该数据属于哪一个类别。 基于树结构来进行决策的,其目的是为了产生一颗泛化能力强、即处理未见示例能力强...
回归树--对连续变量做决策树 4.决策树算法(贪心算法) 有监督的学习 非参数学习算法 自顶向下递归方式构造决策树 在每一步选择中都采取在当前状态下最好/优的选择 决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征, 并根据该特征对训练数据进行分割, 使得各个子数据集有一个最好的分类的过程. ...