析易科研——如何构建决策树回归模型?

1、决策树回归的主要步骤包括:节点分裂:选择一个特征及其阈值,将数据集分割为两个子集,并选择一个使得分裂后的两部分数据能够最大化目标函数增益的特征和阈值。树的构建:递归地对每个子节点进行分裂,直到达到某个停止条件(如最大深度、最小样本数等)。叶节点的预测值:每个叶节点的预测值为该节点中所有样本目...

机器学习之决策树算法

经过如上步骤,我们得到决策树。可以看到,最终们只选取了3个特征值作为内部节点。3.C4.5J.R.Quinlan针对ID3算法的不足设计了C4.5算法,引入信息增益率的概念。它克服了ID3算法无法处理属性缺失和连续属性的问题,并且引入了优化决策树的剪枝方法,使算法更高效,适用性更强。处理问题类型:多分类结构:多叉树结构...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

生成决策树包括特征选择、决策树生成、决策树剪枝等三个步骤。在特征选择和决策树生成阶段,最重要的任务就是通过信息熵来筛选出更重要的特征,并把更重要的特征放到更靠前的节点上去。决策树会评估每一个特征划分后系统的“信息熵指标”,“信息熵指标”最低的特征越靠近根节点,这样一来,决策树的复杂度和计算时间...

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

在决策树中,每个内部节点代表一个特征上的测试,每个分支代表测试的结果,而每个叶节点代表最终的决策结果。决策树的构建始于根节点,包含整个训练集,通过分裂成子节点的过程,逐渐学习数据中的规律。想象一下,我们面前有一篮水果,目的是区分苹果和橘子。一棵决策树可能首先询问:“这个水果的颜色是红色吗?”如果答案是...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

三、决策树决策树是一种监督学习算法，它通过构建树状结构来预测分类或回归问题。决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树状结构，每个内部节点表示一个特征的比较，每个分支表示一个可能的输出。决策树在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测...

华安保险:基于信创底座的新一代非车险承保核心系统

(三)自研轻量级规则引擎基于Avaitor表达式组件,建立轻量级规则引擎,实现了规则集、决策树、决策流等核心功能以及编辑器、路由、执行器、监控、权限管理和跨环境同步等标准功能(www.e993.com)2024年11月28日。主要支持两类业务场景:一是标准件规则化,建立投保规则、核保规则,支持审核任务自动化;二是非标件模型化,针对非标件,按照产品与不同业务分类...

关于决策树,你一定要知道的知识点!

在决策树中,非叶子节点选择一个特征进行决策,这个特征称为决策点,叶子节点则表示最终的决策结果。在上例中,我们只是根据经验主观建立了一棵决策树,这棵决策树在数据量和特征维度较小且逻辑简单时是可以使用的。然而,在数据量和特征维度较大时,仅凭主观观察建立决策树显然是不可行的。在实际应用中,训练集中的样...

如何用决策树模型做数据分析?

通常,一棵决策树包含一个根结点,若干内部节点和若干叶结点,叶结点对应决策分类结果。分支做判断,叶子下结论。我们看一个简单的决策树的模型,通过动物的一些特点来判断它是否是鱼类,在决策树模型中,我们来看每一个节点是如何做判断的。我们将所有要研究的动物作为树最上端的起点,对它进行第一个判断,是否能脱离水...

决策树的复兴?结合神经网络,提升ImageNet分类准确率且可解释

简单决策树(naivedecisiontree):研究者构建了一个每一类仅包含一个根节点与一个叶节点的基本决策树,如上图中「B—Naive」所示。每个叶节点均直接与根节点相连,并且具有一个表征向量(来自W的行向量)。使用从样本提取的特征x进行推断意味着,计算x与每个子节点表征向量的内积。类似于全连接层,最大内积...

有监督学习算法介绍:K近邻与决策树(分类与回归树)

为了避免过拟合，可以添加约束参数，例如树的最大深度、节点的最小数目或决策节点的最大数目。一旦达到约束准则，模型就停止构建节点的迭代过程。例如，在图B中，特征空间左上角的矩形（X1≤10％，X2>10％和X1≤5％，包含三个加号）可能是根据终止节点最小数目等于3的约束准则得出的。或者可以通过修剪技术减少树的...