数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
(1)决策树:决策树就像一棵真正的树,但它不是用来结果实的,而是用来帮助我们做决策的。在决策树回归中,这棵树通过一系列的“如果-那么”规则来预测数值(比如房价)。从树的根部开始,每个分叉点都是一个决策点,最后到达的叶子则给出了预测的答案。(2)划分准则:当我们想要把数据集分成两部分时,需要一个标准来...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
回归树:方差指标评估,方差越小模型拟合效果越好。决策树关键参数:节点拆分包含的最小样本数:过大欠拟合,过小过拟合,需要交叉验证来调参。叶子节点包含的最小样本数:防叶子节点太多,对于正负样本不均的情况可以分小。决策树最大深度:交叉验证解决。总体叶子节点数量控制。整体分裂中使用最多的特征数:根据建模经验,...
机器学习基础知识点全面总结!|算法|聚类|贝叶斯|神经网络_网易订阅
KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别。KNN做回归时,一般是选择平均法,即最近的K个样本的样本输出的平均值作为回归预测值。但它们的理论是一样的。1.15决策树决策树中每...
有监督学习算法介绍:K近邻与决策树(分类与回归树)
在每个决策节点之后,特征空间的划分越来越小,使得每组的观测值组内的误差比之前更小。在树的任一级别上,如果分类误差没有从另一个分支(分岔)中减少太多时,分类进程停止。这样的节点是终止节点,如果是分类模型,算法在终止节点的预测值就是该数据点上最多的一种类别。例如,在B表中,特征空间右上角的矩形,...
关于决策树,你一定要知道的知识点!
决策树在复杂度上和其他模型有所不同。例如,在逻辑回归中,当特征维度不变时,模型的复杂度就确定了。但是,在决策树中,模型会根据训练数据不断分裂,决策树越深,模型就越复杂。可以看出,数据决定了决策树的复杂度,且当数据本身线性不可分时,决策树会非常深,模型会非常复杂。
“海量”专题(134)——基于回归树的因子择时模型
简单来说,决策树(DecisionTree)是一种用于分类以及回归的非参监督学习算法(www.e993.com)2024年9月15日。在因子择时这一问题中,决策树可协助投资者将历史样本按照因子择时变量进行分类,并统计不同市场环境下因子的收益表现。投资者可根据拟合得到的决策树以及当前的市场环境对于因子未来收益进行预测。决策树又可进一步分类为,分类树(Classification...
文科生也能看懂的机器学习教程2:决策树和随机森林
决策树有多种算法,最常用的是ID3(ID代表“迭代二分法”)和CART(CART代表“分类和回归树”)。这些算法中的每一个都使用不同的度量来决定何时分割。ID3树使用信息增益,而CART树使用基尼指数。ID3树和信息增益基本上ID3树的全部意义在于最大限度地提高信息收益,因此也被称为贪婪的树。
决策树最最最最最最常被问到的6个基础问题
回归树的流程类似于分类树,不同的是回归树采用的是均方误差作为划分标准。回归树会尽可能的寻找最小化均方误差,即预测值和实际值的误差最小,且越小则越有可能作为新的节点。3.决策树对于缺失值的处理?当开始选择属性来划分数据集时,样本在某几个属性上有缺失时的处理...
【深度好文】人工智能与经济学:关于近期文献的一个综述
由于同一疗法对于不同病人的效果区别很大,因此在决定是否采用该疗法时,医生就需要进一步知道不同特质的病人在采用这种疗法时会有怎样的症状。换言之,除了ATE外,他还需要关注异质性的处理效应(HeterogeneousTreatmentEffect)。AtheyandImbens(2015)将机器学习中常用的分类回归树(ClassificationandRegressionTrees)...
关于“时间序列回归”,这些你必须知道的事!
比较不同模型在相同的训练集中的效果,或是相同模型的不同参数在同一个训练集中拟合的效果;在验证样本集中验证模型的准确度,通过相关的结果评估公式选择表现最好同时没有过拟合的模型。线性模型回归就是使用若干已知的样本对公式参数的估计。,这里的回归函数可以是任意函数,其中线性回归的模型如下所示:...