一、剪枝方法 1. 预剪枝 预剪枝是在构建决策树的过程中,根据一定的规则提前终止树的生长。常用的预剪枝规则包括最大深度、节点包含的样本数量、信息增益等。通过设定这些规则,可以在树生长过程中避免过拟合,从而提高模型的泛化能力。 2. 后剪枝 后剪枝是在决策树构建完成后,对树进行修剪。常用的后剪枝方法包括代价...
剪枝就是想让这个树往回退一退。通常两种剪枝方式更合理的是后剪枝。而更简单的是预剪枝。我们先说下预剪枝。 1-预剪枝 其实预剪枝就是人为的给它固定一些条件。比如我们决策树里边要要传的超参数。 这些项,实际上就是预剪枝条件。比如min_samples_split就是这个节点到底还有多少个样本。我才会分裂,否则我就干脆...
将PCA算法、邻域成分分析(NCA)等与KNN相结合,分析效果。 并将分类后的结果降维进行可视化。思考降维可视化应注意什么? 陈同学实验过程 读取实验数据: 这里可选择的数据集有三个,分别为:student_data_3.csv、student_data_2.csv、student_data_1.csv 读取数据并输出其数据内容: import pandas as pd # 加载数据 ...
解析 [答案]B [解析]决策树是以决策节点为出发点,引出若干方案枝,每条方案枝代表一种方案。 方案枝的末端有一种状态节点,从状态节点引出若干概率枝,每条概率枝代表一种自然状念的决策措施。决策树的分析程序为:①绘制树形图;②计算盼望值;③剪枝决策。反馈 收藏 ...
增益定义为该度量与p1和p1/(p1+n1)成正比,所以它更倾向于选择那些高支持度计数和高准确率的规则继续前例r1和r2的FOIL信息增益分别为43.12和2,因此规则r1比r2好2024/1/325数据挖掘导论第5章_分类_其他技术停止条件与规则剪枝停止条件计算增益如果增益不显著,则丢弃新规则规则剪枝类似于决策树后剪枝降低错误剪枝:...
5.3.3树剪枝剪枝是决策树算法处理“过拟合”的主要手段。使用统计度量剪掉最不可靠的分枝,降低决策树过拟合风险,从而提升模型的泛化性能。决策树剪枝策略有先剪枝和后剪枝。先剪枝通过提前停止树的生长对树进行剪枝。当前节点是否成为叶结点,可以通过预设诸如结点中包含的实例数、信息增益、基尼指数等度量的阈值或泛化误...
5.人工智能在医学影响分析方面,可以起到计算机辅助诊断的作用,进行病灶检测、病灶量化诊断、进行治疗决策等。6.从公共关注视角来看,人工智能就是机器可以完成社会大众不认为机器能胜任的事情。7.以下对基因遗传算法描述正确的是()。A、基因遗传算法反映了自然选择的过程B、基因遗传算法一定能得到最优解C、是一种启发...
由于ID3决策树算法釆用了信息增益作为选择测试属性的标准,会偏向于选择取值较多 的,即所谓高度分支属性,而这类層性并不一定是最优的属性。同时ID3决策树算法只能处 理离散属性,对于连续型的属性,在分类前需要对其进行离散化。为了解决倾向于选择高度 分支属性的问题,人们采用信息增益率作为选择测试属性的标准,这样便得...
由于所选取的属性较少,决策树划分至,已经没有其的属性可划分,则根据决策树的后剪枝算法对图1所示的决策树进行剪枝整理,得出图1左侧所示。 同理对“实验学时”为“中”和“很多”时的情况进行划分,得到如图1所示的决策树: 图1 决策树模型 五、采用决策树的最大优点是能直接提取分类规则,并以 IF…THEN 形式的...
1Logistic函数5.1.2Logistic回归模型5.1.3应用Logistic模型预测银行贷款违约5.2决策树5.2.1信息增益5.2.2信息增益率5.2.3基尼指数5.2.4决策树的剪枝5.2.5应用决策树建模预测银行贷款违约第5章Python应用贷款违约预测•贷款违约预测是风险管理领域常见的问题乊一,因变量取违约戒者丌违约,适合用Logistic回归戒者决策树...