3. 基于单层决策树构建弱分类器 单层决策树(decision stump)也称决策树桩,是一种简单的决策树。我们已经讲过决策树的相 关原理了,接下来我们一起来构建一个单层决策树,它仅仅基于单个特征来做决策。由于这棵树只有一 次分裂过程,因此它实际上就是一个树桩。 3.1. 构建数据集 我们先构建一个简单数据集来确保我们...
测试算法:使用习得的决策树执行分类 使用算法:此步骤可以适用于任何监督学习任务,而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义 收集数据:可以使用任何方法 我们利用 createDataSet() 函数输入数据 使用算法:此步骤可以适用于任何监督学习任务,而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义。 项目案例2: 使用决策树预测隐形眼镜...
如上所述,通过在每轮迭代 t 中识别最佳弱分类器 ht(通常为具有 1 个节点和 2 片叶子的决策树(决策树桩))来找到最佳划分。假设我们试图预测一个想借钱的人是否会是一个好的还款人: 找出最佳划分 在这种情况下,t 时刻的最佳划分是将「...
3. 基于单层决策树构建弱分类器 单层决策树(decision stump)也称决策树桩,是一种简单的决策树。我们已经讲过决策树的相 关原理了,接下来我们一起来构建一个单层决策树,它仅仅基于单个特征来做决策。由于这棵树只有一 次分裂过程,因此它实际上就是一个树桩。 3.1. 构建数据集 我们先构建一个简单数据集来确保我们...
3. 基于单层决策树构建弱分类器 单层决策树(decision stump)也称决策树桩,是一种简单的决策树。我们已经讲过决策树的相 关原理了,接下来我们一起来构建一个单层决策树,它仅仅基于单个特征来做决策。由于这棵树只有一 次分裂过程,因此它实际上就是一个树桩。
AdaBoost 结合了来自短的一级决策树的预测,称为决策树桩,尽管也可以使用其他算法。决策树桩算法被用作 AdaBoost 算法,使用许多弱模型并通过添加额外的弱模型来纠正它们的预测。 训练算法涉及从一个决策树开始,在训练数据集中找到那些被错误分类的例子,并为这些例子增加更多的权重。另一棵树在相同的数据上训练,尽管...
AdaBoost 结合了来自短的一级决策树的预测,称为决策树桩,尽管也可以使用其他算法。决策树桩算法被用作 AdaBoost 算法,使用许多弱模型并通过添加额外的弱模型来纠正它们的预测。 训练算法涉及从一个决策树开始,在训练数据集中找到那些被错误分类的例子,并为这些例子增加更多的权重。另一棵树在相同的数据上训练,尽管...
如上所述,通过在每轮迭代 t 中识别最佳弱分类器 ht(通常为具有 1 个节点和 2 片叶子的决策树(决策树桩))来找到最佳划分。假设我们试图预测一个想借钱的人是否会是一个好的还款人: 找出最佳划分 在这种情况下,t 时刻的最佳划分是将「支付历史」作为树桩,因为这种划分的加权误差是最小的。
AdaBoost 结合了来自短的一级决策树的预测,称为决策树桩,尽管也可以使用其他算法。决策树桩算法被用作 AdaBoost 算法,使用许多弱模型并通过添加额外的弱模型来纠正它们的预测。 训练算法涉及从一个决策树开始,在训练数据集中找到那些被错误分类的例子,并为这些例子增加更多的权重。另一棵树在相同的数据上训练,尽管...
分析数据:可以使用任何方法,构造树完成之后,我们应该检查图形是否符合预期。 训练算法:构造树的数据结构。 测试算法:使用训练好的树计算错误率。 使用算法:此步骤可以适用于任何监督学习任务,而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义。 决策树 算法特点