树模型包括决策树(Decision Tree, DT)、随机森林(Random Forest,RF)、提升回归树(Boosting Regression Tree,BRT) DT是基础模型; RF基于许多决策树,最终预测是从许多树平均得出的; BRT的起点也是决策树,每棵树不是相互独立的,而设置为前一棵树的残差(预测误差),通过对建模不良特征给予更多权重,逐步减少模型与观察...
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树模型也就是基于已知数据上, 通过以学习目标(降低各划分节点的误差率)为指导,启发式地选择特征去划分特征空间,以各划分的叶子节点做出较"优"的决策结果。所以,树模型有非常强的非线性能力,但是,由于是基于划分的局部样本做决策,过深(划分很多次)的树,局部样本的统计信息可能失准,容易过拟合。
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三. 决策树生成 1. ID3算法 2. C4.5算法 3. Cart树 四. 决策树剪枝 五. Cart树剪枝 由于工作的需求,突然又用到了树算法,类似于xgboost之类。由于已经很久没做此类任务了,借此机会,来系统复习一下机器学习的基础算法——树模型,并且记录在此,以免下次用到又忘记了相关内容。后续会更新包括GBDT、xgboost,先从...
树模型 一、简介 树模型是一种非线性模型。决策树是一种监督学习算法,输入和输出变量可以是离散值或连续值。 二、涉及到的术语 根节点、决策节点、叶子/终端节点、剪枝、分支/子树、父节点和孩子节点 特征选择、树的生成、剪枝 三、建模流程 1.缺失值填充(cart模型自动填充,id3和c4.5需要手动填充)...
GBDT:回归树:GBDT是加法模型,分类模型的结果加减没意义;GBDT主要是利用损失函数的负梯度拟合残差,这就意味每棵树的值是连续。 xgboost:回归树,分类树 12.分裂点 随机森林:遍历一个节点内的所有特征,按照公式计算出按照每一个特征分割的信息增益,找到信息增益最大的点进行树的分割。
决策树是一种预测模型，为让其有着良好的预测能力，因此通常需要将数据分为两组，分别是训练数据和测试数据。训练数据用于建立模型使用，即建立特征组合与标签之间的对应关系，得到这样的对应关系后（模型后），然后使用测试数据用来验证当前模型的优劣。通常情况下，训练数据和测试数据的比例通常为9:1,8:2,7:3,6:...
逻辑树是麦肯锡公司常用的一种分析问题的方法，它的原理是将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。01 原理逻辑树的形状像是一棵树，树的主体，也就是树干，是我们需要解决的问题。树干上大的树枝，就是关于我们要解决的问题的相关任务；而大树枝上的小树枝，就是对于任务的细化，直到我们找出...