机器学习之决策树算法

特征选择:在每个内部节点上,计算所有特征的基尼不纯度(CART)或信息增益(ID3),选取具有最小不纯度/最大增益的特征作为划分标准。生成分支:根据选定特征的最佳分割点,将数据集划分为子集,并为该节点创建分支。递归生长:对每个子集重复上述过程,直至满足停止条件,如达到预设的最大深度、叶子节点包含样本数量少于阈值或者信...

字节数据科学—模型开发实习面试题9道|含解析|基尼|序列|模态|...

基尼重要性(GiniImportance):基尼重要性衡量了一个特征在决策树中的节点分裂中对纯度改善的贡献程度。通过计算每个特征在不同节点上的基尼指数减小量,然后加权求和,得到特征的重要性。信息增益(InformationGain):信息增益用于衡量一个特征在决策树节点分裂中对不确定性的减小程度。通过计算每个特征对目标变量的信息增...

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别和联系

不同的决策树算法采用不同的准则,如IC3算法采用信息增益,C4.5算法为了克服信息增益中容易偏向取值较多的特征而采用信息增益比,CART算法使用基尼指数和平方误差,XGBoost也有特定的准则来选取最优分裂。通过将预测值代入到损失函数中可求得损失函数的最小值GBDT和XGBoost对比1)GBDT是机器学习算法,XGBoost是该算法的工程...

ID3、C4.5、CART三种决策树的区别

但是同样的这个增益率对可取值数目较少的属性有所偏好,因此C4.5决策树先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性,在从中选择增益率最高的。CART决策树CART决策树的全称为ClassificationandRegressionTree,可以应用于分类和回归。采用基尼系数来划分属性基尼值基尼系数因此在候选属性中选择基尼系数最小...

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

基尼指数还是信息增益?基尼指数(GiniIndex)和信息增益(InformationGain)都是量化区分不同阶层的特征的“有用性”的指标。从本质上讲,它们提供了一种评估功能将数据划分为类的效果的方法。通过选择杂质减少最多的特征(最低的基尼指数或最高的信息增益),就可以做出一个启发式决策,这是树生长这一步的最佳局部选择...

基于机器学习的短期择时

在sklearn的决策树实现中,除了基尼系数外,也提供了使用信息熵(Entropy)作为不纯度度量来生成决策树的选项,即在每个节点选择样本分裂后信息增益(InformationGain)最大也就是熵减最多的属性(www.e993.com)2024年11月8日。假设在分类问题中有K个类别,样本D中第k个类别的概率为pk,则信息熵定义为:...

常见机器学习算法背后的数学

选择将分割数据集的属性的方法之一是计算熵和信息增益。熵反映了变量中杂质的数量。信息增益是父节点的熵减去子节点的熵之和。选择提供最大信息增益的属性进行分割。我们也可以使用基尼指数作为杂质标准来分割数据集。为了防止过度分裂,我们优化了max_features、min_samples_split、max_depth等决策树的超参数。

基于车辆运行数据的疲劳驾驶状态检测分析

(2)随机选取m个特征作为特征子集(m≤M),从这m个特征中选择最优的切分点再做节点分裂,直到节点的所有训练样例都属于同一类.节点通常按基尼指数、信息增益率、均方差等规则分裂,且在分裂过程中完全分裂不剪枝.(3)重复(1)、(2)步骤k次即可得到由k棵决策树构建而成的随机森林....

如何用决策树模型做数据分析?

特征划分的方法除了信息增益方法外,还可以用增益率(C4.5决策树)、基尼指数(CART决策树);剪枝是决策树算法中防止过拟合的主要手段,分为预剪枝与后剪枝。预剪枝指在决策树生成过程中,对每个结点在划分前进行估计,若当前结点划分不能使决策树泛化能力提升则停止划分。后剪枝指先从训练集生成一颗决策树,自底向上对非...

【兴证金工徐寅于明明团队】市值风格预判月报2020年6月:6月继续看...

由于我们所选基模型为决策树模型,则可根据基尼系数从信息增益角度评价每一个变量的重要性。具体来说,在树的构建中,每个特征我们都会计算基尼指数,特征重要性就是这个基尼指数减少量的归一化值。对所有弱分类器的特征重要性结果进行平均便得到Adaboost模型的特征重要性。本文以此指标来判断模型中每个变量所起作用。