决策树是数据科学领域中一种直观且广泛应用的监督学习算法,主要用于解决分类和回归问题。其核心思想是通过构建一棵树状结构来模拟从数据特征到目标变量的决策过程,每个内部节点代表一个特征测试,每个分支代表该特征的一个可能取值,而叶节点则对应着最终的预测结果。决策树因其易于理解和解释,对缺失值的容忍度较高,...
This parameter is most relevant for training ensembles of trees (using RandomForest and GradientBoostedTrees), where it can be useful to subsample the original data. For training a single decision tree, this parameter is less useful since the number of training instances is generally not the ...
其他算法: 1、C4.5: Quinlan 2、Classification and Regression Trees (CART): (L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, C. Stone) 共同点:都是贪心算法,自上而下(Top-down approach) 区别:属性选择度量方法不同: C4.5 (gain ratio), CART(gini index), ID3 (Information Gain) 划分数据集的最大原则是:...
此外,还有 CART(Classification and Regression Trees)算法,由Leo Breiman等人于1984年提出,可用于分类和回归问题,并引入了基于基尼系数(Gini impurity)和均方误差(Mean Squared Error)的划分准则。 决策树在机器学习领域得到了广泛的应用,具有许多优点,如易于理解、可解释性强、能够处理混合数据类型等。它适用于多种任务...
CART(Classification And Regression Trees,分类回归树)算法,不仅可以作为分类树,还可以作为回归树。采用的是Gini指数(选Gini指数最小的特征)作为分裂标准,同时它也是包含后剪枝操作。 基尼指数(基尼不纯度):表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。Gini指数越小表示集合中被选中的样本被分错的概率越小,也...
5.https://sci2s.ugr.es/noisydata 6.https://towardsdatascience.com/understanding-decision-trees-once-and-for-all-2d891b1be579 7.https://blog.csdn.net/weixin_36586536/article/details/80468426 8.https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206
监督学习按照模型预测结果y的取值有限或无限,可进一步再分为分类或者回归模型。 二、decision trees 决策树可以做分类或者回归任务 决策树的好处在于可以解释,比如在一个银行系统中,可以根据一步一步的判断来告诉客户是否可以拿到贷款,以及如果不能拿到的话是在哪一个条件出了问题。缺点是不稳定,由于数据特征的不断分...
决策树(Decision Trees) 简介 决策树是一个预测模型,通过坐标数据进行多次分割,找出分界线,绘制决策树。 在机器学习中,决策树学习算法就是根据数据,使用计算机算法自动找出决策边界。 每一次分割代表一次决策,多次决策而形成决策树,决策树可以通过核技巧把简单的线性决策面转换为非线性决策面。
C4.5算法和ID3算法都最好在小数据集上使用,决策树分类一般只试用于小数据。当属性取值很多时最好选择C4.5算法,ID3得出的效果会非常差。而C5.0算法则是C4.5算法的修订版,适用于处理大数据集,采用Boosting方式提高模型准确率,又称为BoostingTrees,在软件上计算速度比较快,占用的内存资源较少。具体优缺点参考博客...
subLabels = labels[:] # copy all of labels, so trees don't mess up existing labels myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataSet(dataSet, bestFeat, value), subLabels) return myTree def classify(inputTree, featLabels, testVec): ...