A.随机森林既可以做分类,也可以做回归分析。B.与单颗决策树模型相比,随机森林不容易产生过拟合。C.与单颗决策树相比,随机森林需要更多的特征工程。D.随机森林模型的准确率取决于少数准确度较好的少数决策树模型。相关知识点: 试题来源: 解析 C,D 反馈 收藏 ...
强烈推荐这个东东～ [基于Python的随机森林算法在电网企业人力资源审计中的应用研究(贺雅喆 蔡真捷 《中国内部审计》 2021年第8期).pdf]给你放这儿啦～ 这个资源你喜欢不,还想了解其他类似的资源不?
A. 随机森林算法的分类精度不会随着决策树数量的增加而提高。 B. 随机森林算法对异常值和缺失值不敏感。 C. 随机森林算法不需要考虑过拟合问题。 D. 决策树之间相关系数越低、每棵决策树分类精度越高的随机森林模型的分类效果越好。 相关知识点: 试题...
首先,我们来看一下C4.5算法。C4.5算法是一种基于信息增益的决策树算法,用于构建分类树。它的核心思想是选择最优的特征来进行划分,并使得划分后的子集尽可能纯净。算法主要有以下几个步骤: 1.特征选择:根据特征的信息增益或信息增益比来选择最优的特征作为根节点。 2.构建子树:对每个特征的取值创建一个子节点,并...
转载 mob64ca1414c613 2023-10-26 10:57:36 136阅读 头歌机器学习之随机森林 # 随机森林:强大的机器学习工具 在机器学习的世界中,随机森林(Random Forest)是一种非常强大的集成学习方法。它通过构建多个决策树来进行分类或回归,从而改善模型的准确度和鲁棒性。本文将介绍随机森林的基本原理,应用场景,并提供具...
CART树是二叉树,而ID3和C4.5可以是多叉树 CART在生成子树时,是选择一个特征一个取值作为切分点,生成两个子树 选择特征和切分点的依据是基尼指数,选择基尼指数最小的特征及切分点生成子树 决策树的剪枝 决策树的剪枝主要是为了预防过拟合,过程就不详细介绍了。
个体学习器(individual learner)通常是用一个现有的学习算法从训练数据产生,例如C4.5决策树算法、BP神经网络算法等。此时集成中只包含同种类型的个体学习器,例如“决策树集成”中的个体学习器全是决策树,“神经网络集成”中就全是神经网络,这样的集成是“同质”(homogeneous)的,同质集成中的个体学习器也称为“基学习...
例如,有100棵决策树,其中60棵树认为某个样本属于类别A,30棵树认为属于类别B,10棵树认为属于类别C,那么最终这个样本就被判定为类别A。要是回归任务,一般是将所有决策树的预测值进行平均,得到的平均值就是随机森林的预测结果。 从整体的构思思路来看,随机森林算法巧妙地将多个决策树组合在一起。通过随机特征选择和...
增益率通常对可取值数目较少的特征值有所偏好,因此C4.5算法并不是直接选择增益率最大的特征值,而是先从候选划分特征值中找出信息增益率高于平均水平的特征值,再从中选择增益率最高的。 2.2 处理连续数据 C4.5算法可以处理连续数据,但由于连续的特征值可取值数目太多,不能直接根据连续特征值的可取值对节点进行划分,...