前几天,总结了回归、分类和聚类的相关基础算法知识。 今天对决策树相关算法进行了全面的总结。 决策树的优势,这里总结了以下 5 点: 1. 可解释性强:决策树模型生成的规则可以被直观理解,因此非专业人士也能够理解和解释模型的预测结果。 2. 适用性广泛:决策树可以用于分类和回归任务,适用于多种类型的数据。 3....
即为强相关性,一个用于划分,另一个则将被忽略。相反,不相关的属性,可能在构建树的过程中被偶然选中,导致决策树过于庞大。 6、数据碎片问题。当深度越深的时候,数据可能会太少,从而不能做出有统计意义的判断,当样本量小于某个阈值的时候,应该停止分裂。 7、子树可能在决策树中重复多次,显得复杂,难以解释。 (3)...
18.行为决策理论: - 简介:基于心理学和经济学原理,研究人类在实际决策中的行为和偏差。 - 主要应用场景:投资决策、消费者行为、组织行为。 - 注意事项:要识别和调整可能的认知偏差,提高决策的理性。 19.收益递增决策方法: - 简介:考虑决策的递增收益和递减收益,以最大化长期利益。 - 主要应用场景:技术创新、产...
决策树实际上就是在模仿人类做决策的过程。一直以来,决策树的应用十分广泛而且分类预测效果都很不错,而它在数学上的理论完备性不充分,倒也不必在意。 如果从另外一个方面来看决策树的形式,不同于上述G(x)的公式,我们可以利用条件分支的思想,将整体G(x)分成若干个Gc(x),也就是把整个大树分成若干个小树,如下所...
决策树 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。
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 ; ...
提到决策树算法,很多想到的就是上面提到的ID3、C4.5、CART分类决策树。其实决策树分为分类树和回归树,前者用于分类,如晴天/阴天/雨天、用户性别、邮件是否是垃圾邮件,后者用于预测实数值,如明天的温度、用户的年龄等。 作为对比,先说分类树,我们知道ID3、C4.5分类树在每次分枝时,是穷举每一个特征属性的每一个阈值...
决策树 决策树算法采用自上至下递归建树的技术,该算法的产生源于CLS系统,即概念学习系统,下图展示一个CLS系统的简易模型。该模型是决策树发展的理论基础,该模型定义了一个学习系统的基本结构。 CLS系统的简易模型 J.R.Quinlan在上世纪80年代提出了ID3(Iterative Dichotomiser 3)算法,该算法奠定了日后决策树算法发展...
本文将介绍决策模型和预测算法的基本概念以及常见应用。 一、决策模型 决策模型是指在给定的约束条件下,为了确定最佳的决策方案,综合利用已知的信息和数据进行分析和评估的模型。 1.数据采集和整理 在构建决策模型之前,首先需要获取相关的数据。数据的来源可以包括内部企业数据、外部市场数据以及用户反馈数据等。然后,对...
1. ID3算法 ID3算法是决策树模型中最早被提出的一种算法,它基于信息增益原理来选择最优特征进行划分。具体地说,ID3算法通过计算每个特征对应的信息熵来度量其对分类结果的影响力,然后选择信息熵最小的特征作为当前节点的划分依据。这样递归构建决策树直到所有数据都被正确分类。 2. C4.5算法 C4.5算法是ID3算法的改进...