CART决策树和随机森林 CART 分裂规则 将现有节点的数据分裂成两个子集,计算每个子集的gini index 子集的Gini index: ginichild=∑Ki=1pti∑i′≠ipti′=1−∑Ki=1p2tiginichild=∑i=1Kpti∑i′≠ipti′=1−∑i=1Kpti2, 其中K表示类别个数,ptipti表示分类为i的样本在子集中的比例,gini index可以...
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算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。由于CART算法构成的是一个...
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...
CART决策树和随机森林 CART 分裂规则 将现有节点的数据分裂成两个子集,计算每个子集的gini index 子集的Gini index: $$gini_{child}=\sum_{i=1}^K p_{ti} \sum_{i' \neq i} p_{ti'}=1-\sum_{i=1}^K p_{ti}^2$$其中K表示类别个数,pti表示分类为i的样本在子集中的比例,gini index可以理解...