树模型算法 树模型算法 树模型算法是一类基于树形结构进行数据分析和预测的机器学习方法。这类算法通过将数据集拆分成更小的子集，并在每个子节点上重复拆分过程，最终形成类似树木分枝的结构，适合处理分类和回归问题。决策树是最基础的树模型，工作原理类似于人类做选择题。假设要判断水果种类，决策树会先问“颜色是红色吗”，得到肯定答案
弱分类器一般会选择为CART(也就是分类回归树)。由于上述高偏差和简单的要求每个分类回归树的深度不会很深。最终的总分类器是将每轮训练得到的弱分类器加权求和得到的(加法模型)。算法流程如下: 初始化 f0(x)=0 对t=1,2,3,...T, 计算残差 r=yi−ft−1(x) 拟合残差学习得到弱分类器 ht(x) 得...
全面解析决策树算法模型：从原理到应用决策树，这一基础而重要的算法模型，在我们的日常生活中有着广泛的应用。它不仅是一种分类和回归的机器学习算法，更像是一棵倒挂的树，通过一系列的“是/否”问题，将数据逐步划分为不同的类别。每一个分支都代表了一个决策步骤，直到最终达到一个叶节点，从而给出分类结果。...
在《算法模型篇》——基本思想2中讲解了用于度量分类模型的一些指标,本篇开始将讲解各类分类模型,首先从决策树开始。 决策树模型的概述 决策树模型,就是由一个个决策组成的树状决策集合,以核批信用卡为例,可供决策的变量有: 根据这些变量画出关于是否给申请人批核信用卡的决策树如下: 保证是瞎画的,不要当真 从...
一、决策树算法 二、随机森林模型 三、梯度提升树 一级目录 一、决策树算法 构建决策树时通常采用自上而下的方法,在每一步选择一个最好的属性来分裂。“最好” 的定义是使得子节点中的训练集尽量的纯(信息增益最小,其中信息增益=未用该属性的上一层即分裂前的类别的熵值-用了该属性即这一层本类别的熵值)...
对于Boosting 来说,整体模型的方差近似等于基模型的方差,而整体模型的偏差由基模型累加而成,故基模型需要为弱模型。 随机森林 Random Forest(随机森林),用随机的方式建立一个森林。RF 算法由很多决策树组成,每一棵决策树之间没有关联。建立完森林...
基本算法(base hypothesis) 下面我们来介绍一种常用的决策树模型算法,叫做Classification and Regression Tree(C&RT)。C&RT算法有两个简单的设定,首先,分支的个数C=2,即二叉树(binary tree)的数据结构;然后,每个分支最后的gt(x)(数的叶子)是一个常数。按照最小化Ein的目标,对于binary/multiclass classification(0/...
第四步：构建C4.5决策树分类器接下来，我们将利用C4.5算法来构建一个决策树分类器。C4.5是一种常用的决策树学习算法，它以信息论为基础，通过计算信息增益率来选择最优特征进行划分。在构建过程中，我们可以指定一些参数来优化模型，例如设置划分标准为“entropy”（信息熵）。完成决策树分类器的构建后，我们就可以...
模型算法基础——决策树剪枝算法(一) 在决策树生成以后,常常出现过拟合的问题。这是因为如果决策树过于复杂,训练样本的每个属性(变量)都被详细的加以考虑,决策树的每个叶节点所覆盖的样本都是或接近“纯”的。这种情况下,决策树往往对训练样本拟合的很好,但是拟合验证样本时效果却大打折扣。
Cart是Classification and regression tree的缩写,即分类回归树。它和前面的ID3, C4.5等算法思想一致都是通过对输入空间进行递归划分并确定每个单元上预测的概率分布,进而进行回归和分类任务。只不过由于任务的不同, 所以回归树和分类树的划分准则并不相同。