CART决策树又称分类回归树,当数据集的因变量为连续性数值时,该树算法就是一个回归树,可以用叶节点观察的均值作为预测值;当数据集的因变量为离散型数值时,该树算法就是一个分类树,可以很好地解决分类问题。 当CART是分类树时,采用GINI值作为结点分裂的依据;当CART是回归树时,采用MSE(均方误差)作...
3、随机森林 一、理论 简介: 决策树是一种基本的分类回归方法,本次重点提及分类; 决策树模型呈树型结构,在分类问题中,表示基本特征对实例分类的过程; 其模型优点为具有可读性,分类速度快。 决策树的核心思想:以树为基础,每个节点对某特征进行判断,进入分支,直到达到叶节点; 构造方法:让信息熵快速下降,从而达到最...
高准确率：通过集成多个决策树，随机森林具有较高的预测准确率抗过拟合：通过引入随机性，随机森林能有效减少过拟合风险特征重要性评估：随机森林可以评估各个特征的重要性，帮助理解数据 缺点：计算复杂度高：由于需要训练多个决策树，随机森林的计算复杂度较高，训练时间较长内存占用大：随机森林需要存储多个决策树模型，...
7.回归决策树 8.决策树的目标函数(待续) 二、随机森林(Random Forest) 1.Bagging 2.随机森林为什么比bagging效率高? 3.随机森林分类效果的影响因素 4.什么是OOB?随机森林中OOB是如何计算的,它有什么优缺点? 5.随机森林有什么优缺点 6.随机森林如何处理缺失值? 7.如何使用随机森林对特征重要性进行评估 三、梯...
随机森林是一个多决策树的组合分类器,随机主要体现在两个方面:数据选取的随机性和特征选取的随机性。 (1)数据的随机选取 第一,从原始数据集中采取有放回的抽样(bootstrap),构造子数据集,子数据集扥数量和原始数据集的数量一样。不同的...
随机森林是一个多决策树的组合分类器,随机主要体现在两个方面:数据选取的随机性和特征选取的随机性。 (1)数据的随机选取 第一,从原始数据集中采取有放回的抽样(bootstrap),构造子数据集,子数据集扥数量和原始数据集的数量一样。不同的子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复。
在机器学习中，决策树和随机森林是两个非常常用的算法。它们都属于监督学习的范畴，可以用于分类和回归问题。本文将对这两种算法进行深入讲解，帮助读者更好地理解和应用它们。一、决策树 1. 基本概念 决策树是一种树形结构的模型，通过递归地将数据集划分为若干个子集，从而实现对数据的分类或预测。每个内部节点表示...
随机森林 1、随机选择样本(放回抽样); 2、随机选择特征; 3、构建决策树; 4、随机森林投票(平均) 优点: 1.表现良好 2.可以处理高维度数据(维度随机选择) 3.辅助进行特征选择 4.得益于bagging 可以进行并行训练 缺点: 对于噪声过大的数据容易过拟合
随机森林在bagging基础上做了修改 从样本集中用bootstrap采样选出n个样本从所有属性中随机选择k个属性，选择最佳分割属性作为节点建立CART决策树重复以上两步m次，即建立m课CART决策树这m个CART形成随机森林，通过投票表决结果，决定数据属于哪一类随机森林/bagging和决策树的关系 当然可以使用决策树作为基本分类器但也...
一、决策树 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目迎合,判断其可行性的决策分析方法,是直观运行概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的树干,故称决策树。