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...
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算法的核心是在决策树各个节点上对应信息增益最大准则选择特征,递归地构建决策树。具体方法是:从根节点开始,...
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。
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...
决策树是一种基本的分类和回归方法，主要特点是结构清晰，易于理解。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它通过一系列规则对数据进行分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别或值。决策树学习的目标是根据给定的训练数据构建...
现在,逻辑回归类似于一个人工神经元,连接几个神经元会生成前馈神经网络。不同的特征排列和网络架构最终导致了卷积神经网络、循环神经网络和其他深度学习模型。 监督学习的进化树 现在已经描述了所有链接关系,让我们在一张最终图表中回顾所有内容。就像生命的系统发育树一样,我们现在可以清楚地看到监督机器学习模型的嵌套。
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...
【摘要】 梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees,简称GBDT)是一种监督学习算法,它是以决策树为基础分类器的集成学习方法。 GBDT通过迭代地训练多个弱分类器(决策树),每个弱分类器都在前一个弱分类器的残差上进行训练,从而逐步减小残差,最终将多个弱分类器组合成一个强分类器。 具体而言,GBDT的训练过程如...