CART 算法采用二叉树结构,每次分割只产生两个子节点。 这些算法在构建决策树的过程中,会递归地选择最优属性进行划分,直到满足停止条件,例如达到最大深度、节点数据量小于阈值或信息增益小于阈值等。 三、 决策树模型的优缺点 优点: 易于理解和解释: 决策树的可视化结果清晰直观,易于理解和解释,方便用户理解模型的决策...
fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier# 训练决策树模型(控制决策树的深度, 这里控制最大深度是2)dtree=DecisionTreeClassifier(max_depth=2)dtree.fit(df,y)"""DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=2,max_features=None, max_le...
CART算法使用二元切分来处理连续性变量,ID3算法使用香农熵来度量集合的无组织程度,如果采用其他的度量就可以采用树构建算法完成回归树。回归树与分类树的思路类似,不过分类树的叶节点是离散型,回归树的叶节点是连续型。 回归树在进行特征选择的依据是样本方差 方差计算公式: 方差越大,数据越离散,越 "不纯" 。 将CA...
与传统的线性回归模型不同,决策树回归模型能够捕捉到非线性关系,并生成易于解释的规则。 决策树模型的实现过程 决策树模型的实现过程主要包括三个步骤:特征选择、树的构建和剪枝。 首先,特征选择是为了确定在每个节点上进行分割的最佳特征。常用的特征选择指标有信息增益、基尼指数等。 其次,树的构建是通过递归地分割数...
大名鼎鼎的 GBDT 算法就是用回归树组合而成的。本文就回归树的基本原理进行讲解,并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。 1. 原理篇 1.1 最简单的模型 如果预测某个连续变量的大小,最简单的模型之一就是用平均值。比如同事的平均年龄是 28 岁,那么新来了一批同事,在不知道这些同事的任何信息的情况下,直觉上用平均...
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。 Random Forest 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。建立完森林后,当有新样本进入时,每棵决策树都会分别进行判断,然后基于投票...
分类决策树原理 今天我们开始学习决策树算法,该算法可用于分类和回归。本篇文章只讲解分类算法原理,包括模型-策略-算法三部分。 1 模型 利用树形结构对数据集进行分类,内部每个节点代表一个属性或特征,叶子结点则表示一个类别。 决策树是一种判别模型,属于符号主义,可解释性强。
强推!【决策树、随机森林】附源码!!超级简单,不愧是同济大佬手把手带你学决策树,一篇讲透原理及实现!决策树算法|随机森林|决策树模型|机器学习算法|人工智能共计23条视频,包括:1-第一章:决策树原理 1-决策树算法概述P1、2-2-熵的作用、3-3-信息增益原理等,UP主更多
4-决策回归树原理未分裂mse计算 18:28 5-决策回归树原理根节点裂分mse计算 13:37 6-决策回归树最佳裂分条件计算 16:23 1-归一化对不同算法影响 08:00 2-决策回归树VS线性回归 26:06 3-集成算法原理概述 23:16 4-随机森林原理和应用 34:00 5-极限森林原理和应用 17:14 1-概率图模型概述...