经比较: P_{不展开} > P_{展开} ,说明展开后的错误率增加了,因此这里需要进行剪枝操作。 工程应用 其实剪枝的操作,在真正应用到工程中的实际是不需要太多的关注,封装的算法已经处理了。 虽说不用去重复造轮子,但是应该有探索轮子内部结构的精神。 接下来通过代码案例完整的跑一遍决策树的实际应用。 数据集说明...
4.1 预剪枝 预剪枝指在构建决策树的同时进行剪枝操作,预剪枝有以下几种方式: 提前设定决策树的最大深度和每个节点的最少样本数目,当决策树达到上述条件时提前停止构建 留出法:将数据集划分为训练集和测试集,当分裂节点时,使用k折交叉验证计算分裂前后在测试集上的准确率(泛化性能),若准确率提高则分裂,否则此节点...
1.首先这里用了一个剪枝,这个剪枝能节省大量时间。因为如果有k+1个数都是对m取模同余,那么只需删除k个数,就可以让剩下的数(只剩下一个数)不同余,那么从k+1个同余的数中取出2个数组成同余对的组合数就有C(2,k+1)种,即k*k+1/2种,那么如果对m取模同余的同余对的组合数大于k*k+1/2种,说明无法删...
C4.5算法对ID3算法主要做了一下几点改进: (1)通过信息增益率选择分裂属性,克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足; (2)能够处理离散型和连续型的属性类型,即将连续型的属性进行离散化处理; (3)构造决策树之后进行剪枝操作; (4)能够处理具有缺失属性值的训练数据。 C4.5算法...
发现模型的准确率也挺高的,也在90%,但夸张的是正例的覆盖率只有32.7%,比C5.0模型什么都不做还差很多,这就需要我们对CART算法进行剪枝操作。 首先来看一下模型的cp表,可以通过cp值进行“最小代价复杂度”剪枝: 从结果中看,cp值为0.01时,误差率最低,切xerror+xstd也是达到最小,而模型构造的时候默认就是cp...
CF444C线段树+剪枝 题目描述 传送门 题目大意:给出一个长度为 n 的数组 a 和计算贡献的数组 sum,需要执行 m 次操作,每次操作分为下列两种类型: 1 l r x:将区间 [ l , r ] 内的 a 用 x 覆盖,即 i ∈[ l , r] , a[ i ] = x,且 sum[ i ] += abs( a[ i ] - x )...
一般而言,我们都需要对树进行剪枝。因为我们划分枝叶的根据是熵增,只要有熵增就需要分枝,这样会很有可能造成过拟合的情况。我们将在后续介绍剪枝操作。 ID3的缺点 ID3算法的缺点在于:用信息增益选择属性时偏向于选择分枝比较多的属性值,即取值多的属性。
在剪枝策略上,CART使用代价复杂度剪枝(Cost Complexity Pruning),这是一种后剪枝方法。它通过引入一个惩罚项来平衡决策树的复杂度和在训练集上的误差,从而选择出最优的子树。而C4.5的后剪枝策略则是通过统计检验来决定是否剪枝。 尽管预剪枝和后剪枝在策略上有所不同,但它们的目标是一致的:即提高决策树的泛化能力...
百度试题 题目关于剪枝操作规程,以下选项正确的是() A. 一看 B. 二知 C. 三剪 D. 四处理 相关知识点: 试题来源: 解析 D.四处理 反馈 收藏