● 然而,决策树容易过拟合,特别是在处理复杂的问题时,需要使用剪枝等技术进行优化。 ● 各个节点的特征选择不是随机的,但随机森林里决策树的特征选择是随机的。 1.3逻辑回归(Logistic Regression) ● 逻辑回归是一种用于分类问题的线性模型。 ● 逻辑回归属于线性模型,它假设特征与目标变量之间存在线性关系。 ● 它...
这部分通过rpart、rpart.plot和party包来实现决策树模型及其可视化,通过randomForest包拟合随机森林,通过e1071包构造支持向量机,通过R中的基本函数glm()实现逻辑回归。在探索之前,先安装好相应的包。 代码语言:javascript 复制 pkgs<-c("rpart","rpart.plot","party","randomForest","e1071")install.packages(pk...
逻辑回归的应用场景包括信用卡欺诈检测、客户流失预测等。 决策树 决策树是一种基于树结构的机器学习算法。它将数据集分解成多个小的子集,直到每个子集都可以用一个简单的规则进行描述。决策树算法可以用于分类和回归问题。决策树的应用场景包括疾病诊断、贷款申请审批等。 随机森林 随机森林是一种集成学习算法。它将多...
随机森林的原理是利用bootstrap 和随机特征选择方法,生成多个决策树。计算方法主要包括以下步骤: (1) 数据集划分 (2) 特征选择 (3) 决策树生成 (4) 预测结果综合 3.应用场景与优缺点 随机森林广泛应用于各种数据挖掘任务,如分类、回归、特征选择等。优点是具有较好的泛化能力和稳定性,缺点是计算复杂度较高。 五...
逻辑回归 决策树 随机森林 一、基础 逻辑回归中的决策边界,本质上相当于在特征平面中找一条直线,用这条直线分割所有的样本对应的分类; 逻辑回归只可以解决二分类问题(包含线性和非线性问题),因此其决策边界只可以将特征平面分为两部分; 问题:使用直线分类太过简单,因为有很多情况样本的分类的决策边界并不是一条...
建立决策树:疗效 datanew.train1=datanew.train[train2,] datanew.train2=datanew.train[-train2,] 剪枝 CARTmodel1 = **rpart**( (疗效) ~. **printcp**(CARTmodel1) 不剪枝 输出决策树cp值 根据cp值对决策树进行剪枝 able[**which.min**(CARTmodel$c ...
逻辑回归 R R ST段压低是最重要的特征,其次是胸痛类型2等等。 混淆矩阵 随机森林 变量重要性 混淆矩阵 绘制决策树 神经网络 变量重要性 混淆矩阵 混淆矩阵(Confusion Matrix)是用于评估分类模型性能的一种表格。它以四个不同的指标来总结模型对样本的分类结果:真阳性(True Positive, TP)、真阴性(True Negative, ...
在一个随机森林中,N 棵决策树在通过获得的原始训练集的一个子集上进行训练自举原始数据集,即通过带放回的随机抽样。 此外,输入特征也可能因树而异,作为原始特征集的随机子集。 N 个稍有不同训练的树将对相同的输入向量产生 N 个稍有不同的预测。通常,多数规则适用于做出最终决定。N棵树中的大多数提供的预测...
决策树与逻辑回归的分类区别也在于此,逻辑回归是将所有特征变换为概率后,通过大于某一概率阈值的划分为一类,小于某一概率阈值的为另一类;而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能找到线性分割(输入特征x与logit之间是线性的,除非对x进行多维映射),而决策树可以找到非线性分割。
随机森林广泛应用于图像识别、文本分类和生物信息学等领域,如人脸识别和基因序列分类。 3. 优缺点 随机森林能够处理高维数据和大规模数据集,具有很高的预测准确度,但模型训练时间较长。 五、总结和回顾 逻辑回归、决策树和随机森林模型分别代表了线性分类、非线性分类和集成学习的算法。它们在解决分类问题时各有优劣,...