机器学习之决策树算法

那个圆角矩形,它就已经是最后的结果了,不再往下了,这一类东西呢,在决策树里叫做叶节点。三、决策树的构造步骤数据准备:首先对数据进行预处理,包括缺失值填充、异常值处理以及特征编码等操作。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...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

对于那些各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征(只要是使用了信息增益,都有这个缺点,如RF)。七、K-Means聚类K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法...

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

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。过拟合和修剪决策...

决策树,10道面试题

答案:在处理连续特征时,决策树可以通过以下步骤选择分割点:对特征值进行排序。遍历所有可能的分割点(相邻特征值的中点),计算每个分割点的度量标准(如信息增益或基尼不纯度)。选择度量标准最优的分割点进行分割。在处理缺失值时,决策树如何进行分割?答案:在处理缺失值时,决策树可以采用以下策略:忽略含有缺失值...

推荐系统中的离线排序——LR模型

利用排序模型可以进行评分预测和用户行为预测，通常推荐系统利用排序模型进行用户行为预测，比如点击率（CTR）预估，进而根据点击率对物品进行排序，目前工业界常用的点击率预估模型有如下3种类型：宽模型+特征??程LR/MLR+非ID类特征（????离散/GBDT/FM）宽模型+深模型Wide&Deep，DeepFM深...

入门| 机器学习第一课:决策树学习概述与实现

信息增益是选择最佳属性常用且容易上手的方法之一(www.e993.com)2024年11月1日。它使用另一种叫做熵的属性计算出来。熵是物理学和数学中的概念,指系统的随机性或混乱度。在信息论中,它指的是一组样本的混乱度。我们通过一个例子来说明:你有两个装满巧克力的袋子。巧克力有红的也有蓝的。你想通过计算巧克力的数量来测量袋子的熵。所以你坐...

从香农熵到手推KL散度:一文带你纵览机器学习中的信息论

在本文中,我们从最基本的自信息和信息熵到交叉熵讨论了信息论的基础,再由最大似然估计推导出KL散度而加强我们对量化分布间相似性的理解。最后我们简要讨论了信息熵在机器学习中的应用,包括通过互信息选择决策树的特征、通过交叉熵衡量分类问题的损失和贝叶斯学习等。

决策树在金融领域的应用(附链接)

构造就是生成一棵完整的决策树。简单来说,构造的过程就是选择什么属性作为节点的过程,那么在构造过程中,会存在以下几种节点:这里,先介绍信息熵的概念。在构造决策树的时候,会基于纯度来构建。而经典的“不纯度”的指标有三种,分别是信息增益(ID3算法)、信息增益率(C4.5算法)以及基尼指数(Cart算法)。这里我们只...

基于机器学习的短期择时|机器学习_新浪财经_新浪网

1.1决策树简介决策树(DecisionTrees)是一种常用的非参数监督学习模型(NonparametricSupervisedLearning)。它是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类或回归结果。一般来说,我们将目标变量为一系列离散值的决策树称为分类树(ClassificationTr...

100+数据科学面试问题和答案总结-机器学习和深度学习

信息增益是基于数据集在属性上分割后熵的减小。构建决策树是关于寻找返回最高信息收益的属性。64、什么是决策树中的剪枝?剪枝是机器学习和搜索算法中的一种技术,它通过移除决策树中对实例分类作用不大的部分来减少决策树的大小。当我们删除一个决策节点的子节点时,这个过程被称为剪枝或反向分裂过程。