要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
生成过程不稳定:决策树的生成过程是基于启发式算法的,不同的启发式算法可能生成不同的决策树,导致结果的不稳定性。六、随机森林:三个臭皮匠,赛过诸葛亮单棵决策树容易出现过拟合的情况,并且结果也较不稳定,这时候我们可以使用多棵决策树来共同解决问题,这就是就是随机森林。随机森林(RandomForest)是一种集成...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
然而,后剪枝的计算量较大,时间和空间复杂度较高,不适合处理大规模数据集。决策树算法的剪枝策略是优化模型的关键路径。预剪枝和后剪枝是常用的剪枝方法,它们各有优缺点,适用于不同的场景。预剪枝简单快速,适合处理大规模数据集,但可能导致局部最优的划分结果;后剪枝能够充分利用数据集,提高模型的泛化能力,但计算量...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
缺点:容易过拟合,尤其是当树的深度过大时;对输入变量的尺度敏感。04、模型SPSSPRO实现根据房子的户型、电梯、面积、房龄、装修程度、容积率和绿化率,使用决策树方法预估该房子的房价。案例数据:案例操作:部分结果展示:7、集成稳健——随机森林回归模型随机森林回归通过构建多棵决策树并集成它们的预测结果,提...
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造
但是从头设计也存在一些缺点,比如需要一个非常庞大和复杂的计算机模型来进行分子模拟,因此需要大量的计算资源和时间。此外,从头设计的成功率也相对较低,因为它需要对分子结构进行精细的设计和优化,而这种过程非常复杂和困难。2.2.1.3同源建模法在药物研发过程中,我们通常需要了解药物与靶点之间的相互作用,以便设计出更...
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
(2)智能:随着供应链变得越来越复杂和不稳定,决策速度和质量仍然是供应链组织面临的首要内部挑战(www.e993.com)2024年9月15日。这促使企业投资各种技术来改善决策,例如高级分析、机器学习和最近的生成式人工智能(GenAI),这些技术都被认为是重要且具有颠覆性的技术。34%的受访者将提高决策速度、质量和稳健性视为推动新兴/新技术投资的三大目标之一...
决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?
缺点:需要大量数据进行训练训练要求很高的硬件配置模型处于「黑箱状态」,难以理解内部机制元参数(Metaparameter)与网络拓扑选择困难。问题2、深度学习(DeepLearning)深度学习是人工神经网络的最新分支,它受益于当代硬件的快速发展。众多研究者目前的方向主要集中于构建更大、更复杂的神经网络,目前有许多方法正在...
决策树,10道面试题
决策树的优点和缺点是什么?答:优点:易于理解和解释,能处理numerical和categorical数据,弹性强,具有强鲁棒性。缺点:可能过拟合训练数据,对于缺失值敏感,枝化因子大时计算复杂度高。如何判断决策树的性能好坏?答:可以通过正确率、召回率、F1score等指标来判断决策树的性能。也可以通过验证集来判断决策树是否...
进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时
但是,此类指标有两个主要缺点:1.可能取到次优解;2.可能生成过于复杂的决策树,以至于在训练数据中泛化效果不好,导致过拟合。目前已有几种方法可用于克服这些问题:剪枝:首先,构建一颗完整的决策树,即每片叶子中的所有实例都属于同一类。然后删除“不重要”的节点或子树,以减小树的大小。
机器学习 | 决策树的生成过程是怎样?(一)
缺点:计算依赖于特征数目较多的特征,而属性值最多的属性并不一定最优。ID3算法不是递增算法,ID3算法是单变量决策树,对于特征属性之间的关系不会考虑。抗噪性差。只适合小规模数据集,需要将数据放到内存中。C4.5:在ID3算法的基础上,进行算法优化提出的一种算法(C4.5),使用信息增益率来取代ID3中的信息...