从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
1、选择分裂特征这是构建决策树时最核心的问题。每次选择何种特征来分裂数据集,决定了决策树的结构和性能。选择合适的特征可以使得数据集在分裂后尽可能“纯净”,即每个分支中的样本尽可能属于同一个类别。常见的分裂标准包括:信息增益(InformationGain):衡量通过某个特征进行分裂后,数据集的熵(不确定性)降低了...
深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
当决策树算法添加一个新节点时,它会评估每个特征在不同潜在阈值下的基尼指数。然后它选择导致该节点平均基尼指数最低的特征和阈值(这意味着由该节点得到的两个区域的平均纯度最高)。比如在上面一节的决策树中,原始数据集552个数据点发送到根节点,其中247个有标签0,305个有标签1。原始数据集的基尼指数如下计算:...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
特征选择自动化:决策树可以自动选择最重要的特征进行分裂,能够处理高维数据和特征选择问题。处理非线性关系:决策树可以处理非线性关系,不需要对数据进行线性化处理。决策树的缺点:容易过拟合:决策树容易过度拟合训练数据,特别是当树的深度较大或训练样本较少时。过拟合会导致模型在新数据上的泛化能力较差。不稳定性:...
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
特征选择是决定用哪个特征来分裂节点的过程,它对决策树的性能有着至关重要的影响。主要的特征选择方法包括:信息增益:度量分裂前后信息不确定性的减少,也就是说,它寻找能够最好地清理数据的特征。增益率:调整信息增益,解决偏向于选择拥有大量值的特征的问题。基尼不纯度:常用于CART算法,度量数据集的不纯度,基尼不...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
2.决策节点和叶子节点:叶子节点“不再被分割”,但可以分,决策节点根据特征继续分割。3.父节点与子节点:被分割成子节点的节点被称为子节点的父节点。决策树种类:①分类树②回归树决策树效果评估:选择哪些特征组合构建效果最好呢?分类树:基尼不纯度评估,不纯度越低,效果越好。回归树:方差指标评估,方差越...
特斯拉,要跟华为开战了?
最后在决策树中选取了最佳路径后,系统会得出图片左侧显示的“可行域凸空间走廊”(www.e993.com)2024年9月15日。在这条可通行区域里,大模型会结合全交互拓扑编码,以及再一次叠加人类价值偏好数据,最终生成右图中最优的行驶轨迹。上面这一段文字可能有些烧脑,但这已经是笔者用最简单平实的语言,结合蔚来的技术方案给各位阐释出的PNC路径。这时可能...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
A1.2特征选择和模型选择A1.3模型训练和测试A1.4模型性能评估和优化第三部分理论内容1.决策树1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。22.支持向量机SupportVectorMachines(SVM)...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
决策树的优势在于易于理解和解释、可以处理非线性关系和连续型特征、对异常值不敏感等。然而,决策树也存在着一些局限性,例如容易过拟合训练数据、对于大规模数据集的训练时间较长等。此外,决策树的性能也受到特征选择和剪枝策略的影响。四、随机森林随机森林是一种集成学习算法,它通过构建多个决策树并综合它们的...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
瑞银集团本来满足树中的其他两个特征,但快速节俭决策树的逻辑是,每个问题都按照其重要性独立存在,并且不能用其他线索的正值来补偿负值。这类似于人体内各系统的功能:完美的肾脏无法弥补衰竭的心脏。心理人工智能,例如快速节俭决策树,可以增强和完善人类决策。在每个案例中,专家的知识都可以转化为算法。与许多更复杂...