1 决策树 1.1 决策树模型 决策树模型在机器学习中是一种监督学习算法,用于分类和回归任务。它通过学习数据的特征和标签之间的关系,构建一个树状结构,用于做出分类或回归预测。决策树由节点和有向边组成,节点有两种类型:内部节点和叶节点,内部节点表示一个特征或属性,叶节点表示一个类。在分类问题中,树的叶子节点代...
过拟合的原因在于学习时过多地考虑如何提高对训练数据的正确分类,从而构建出过于复杂的决策树。解决这个问题的办法是考虑决策树的复杂度,对已生成的决策树进行简化,也就是常说的剪枝处理。 1. ID3算法 构建决策树的算法有很多,比如ID3、C4.5和CART,基于《机器学习实战》这本书,我们选择ID3算法。 ID3算法的核心是...
决策树学习的目的是为了产生一颗泛化能力强,即处理未见示例能力强的决策树。 决策树的生成是一个递归过程(以分类为例,回归同理)。在决策树分类算法中,有三种情境会导致递归返回:(1)当前节点包含的样本均属于同一类别,无需划分;(2)当前属性集为空或者所有样本在所有属性上取值均相同,无法划分;(3)当前节点包含的样...
通过决策树算法生成的决策树往往对训练数据的分类很精确,但对未知的测试数据的分类却没有那么准确,即出现过拟合现象。 在决策树学习中将已生成的树进行简化的过程称为剪枝。 决策树的剪枝往往通过极小化决策树整体的损失函数/代价函数来实现。 当剪枝后决策树的损失值小于剪枝前损失函数值,那么该分支将会被剪掉。(从...
1、决策树概述 决策树是属于有监督机器学习的一种,起源非常早,符合直觉并且非常直观,模仿人类做决策的过程,早期人工智能模型中有很多应用,现在更多的是使用基于决策树的一些集成学习的算法。这一章我们把决策树算法理解透彻了,非常有利于后面去学习集成学习。
随机森林是一个包含多个决策树的分类器，输出的类别由各个树输出的类别的众数决定。它在原始数据集上采用有放回抽样的方式建立多个训练集，并对特征也进行了随机选取，保证了每颗树的独立性。最终的预测结果是基于所有决策树的预测结果进行投票得出。其目标就是通过集成学习提高模型整体的预测能力。集成学习是一种机器...
决策树(decision tree, DT)算法——监督分类 1、决策树(decision tree)算法 决策树(decision tree)算法是根据给定的训练数据集构建一个决策树模型,使它能够对实例进行正确地分类,本质是从训练集中归纳出一组分类规则。决策树生成方法包括ID3、C4.5及CART等。 优点: 易于理解和解释,决策树可以可视化。 几乎不需要...
决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法,它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解,适用各种数据,在解决各种问题时都有良好表现,尤其是以树模型为核心的各种集成算法,在各个行业和领域都有广泛的应用。
1.10. 决策树 Decision Trees (DTs)是一种用来classification和regression的无参监督学习方法。其目的是创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。 例如,在下面的图片中,决策树通过if-then-else的决策规则来学习数据从而估测数一个正弦图像。决策树越深入,决策规则就越复杂并且对数据的拟合...
决策树(decision tree)是一种有监督学习方法。它是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。决策树既可用于分类也可以用于回归。 实现的算法也有许多,但归根结底都是以树结构形式,每个分支...