在CART构建过程中使用某特征进行分裂导致的gini系数的总的减少越多,那么认为该特征的重要性就越大 随机森林中的特征重要性是各个决策树中的重要性总和或平均(feature_importances_ in sklearn.ensemble.RandomForestClassifier) 分类: 机器学习原理 标签: 回归和分类算法 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 sun...
通常决策树主要有三种实现,分别是ID3算法,CART算法和C4.5算法。 随机森林的重点在于单个决策树是如何建造的 CART Classification And Regression Tree,即分类回归树算法,简称CART算法,它是决策树的一种实现. CART算法是一种二分递归分割技术,把当前样本划分为两个子样本,使得生成的每个非叶子结点都有两个分支,因此CART...
大爷:其实先判断大小,虫眼或者形状都是可以的,对于一个特定的分类问题,能够正确分类训练集的决策树是可能有好几个的,当然也可能一个都没有,我们需要的是一个与训练数据矛盾较小的决策树,同时具有很好的泛化能力,即对新的样本也能很好的做出分类决策。 但是呢,从所有可能的决策树中选取最优决策树是一个NP完全问题。
决策树.jl 决策树 (CART) 和随机森林算法的 Julia 实现 可通过: - 使用简单的表达式创建复杂的 ML 管道结构 - 异构集成学习包 - Julia 的机器学习框架 - scikit-learn API 的 Julia 实现 分类 预修剪(最大深度,最小叶大小) 后剪枝(悲观剪枝) 多线程装袋(随机森林) 自适应提升(决策树桩) 交叉验证(n 折...
很明显,只有bootstrap设为True时OOB才是有效的 特征重要性 在CART构建过程中使用某特征进行分裂导致的gini系数的总的减少越多,那么认为该特征的重要性就越大 随机森林中的特征重要性是各个决策树中的重要性总和或平均(feature_importances_ in sklearn.ensemble.RandomForestClassifier)...