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...
字节机器学习算法岗面经—供应链与物流面试题8道|含解析
决策树在做回归任务时,称为回归树(RegressionTree)。其主要过程如下:划分节点:选择一个特征,并确定一个分裂点,使得划分后两部分的样本的均方误差(MeanSquaredError,MSE)最小。生成叶节点:当样本数小于某个阈值或者均方误差较小的时候,停止分裂,生成叶节点,叶节点的值为该节点样本的均值。递归划分:对...
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(www.e993.com)2024年9月1日。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。
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。
【今日热搜】决策树
决策树(DecisionTree),又称判定树,是一个流程图形式的树结构,其中每个中间结点代表某个属性或某组属性上的测试,每个分支则对应了该测试的不同结果,每个叶结点代表某个类别或预测结果。从训练数据中产生决策树的算法,通常被称为决策树学习算法或决策树算法。
“海量”专题(134)——基于回归树的因子择时模型
2)基于当前择时变量以及回归决策树得到因子收益预测;3)根据因子收益预测方向,在相应的方向上暴露1单位敞口。下图对比展示了回归树因子择时组合、衰减回归树因子择时组合以及长期持有1单位小市值敞口的组合的累计溢价。对比三个组合可以发现,长期持有组合收益性更强,但是波动性同样较强。在2017年市值因子转向的过程中...
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
从名字来看,决策的的意思就是在众多类别中我们需要决策出我们分类的东西是属于哪一个类别,决策离散型的值的叫决策树,决策连续型值的叫回归树。用学术一点的语言就是决策树的输出是离散型随机变量,回归树的输出是连续型随机变量,这篇文章的重点是讲解输出是离散型随机变量的决策树,当你明白决策树的运行机理后,回归...