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:...
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
以预测房价为例,我们可能首先使用一个简单的决策树来预测价格,然后第二棵树会专注于第一棵树预测错误的部分,通过减少这些错误来提升模型的性能,直到达到一定的准确率或树的数量。随机森林(RandomForests)随机森林通过创建多个独立的决策树,并让它们对最终结果进行投票,来提高决策树的准确性和鲁棒性。每一棵树都...
即将开课:药企BD市场剧变分析与投资挑战及估值实操
3.核心要点提炼并投票选出明天现场构建模型的三个案例第二天10月21日周六上午9:00-12:00下午13:30-17:30授课主题:BD项目分类与估值体系实操案例分析一、创新药风险调整净现值分析(rNPV)以及决策树分析1.风险调整后净现值分析给创新药项目估值2.如何将决策树的使用纳入到该分析中二、产品管线估...
决策树,10道面试题
模型形式:决策树是一种基于树结构的模型,而逻辑回归是一种基于线性模型的方法。适用问题:决策树可以用于分类和回归问题,逻辑回归主要用于二分类问题(也可以扩展到多分类问题)。决策边界:决策树的决策边界是分段的、非线性的,而逻辑回归的决策边界是线性的。可解释性:决策树具有较好的可解释性,可以直观地展示决策...
开发者自述:我是如何理解决策树的
RandomForest是用训练数据随机的计算出许多决策树,形成了一个森林。然后用这个森林对未知数据进行预测,选取投票最多的分类。实践证明,此算法的错误率得到了经一步的降低。这种方法背后的原理可以用“三个臭皮匠定一个诸葛亮”这句谚语来概括。一颗树预测正确的概率可能不高,但是集体预测正确的概率却很高。
十大机器学习模型|算法|向量|回归|贝叶斯|神经网络_网易订阅
4.随机森林模型(RandomForest):随机森林模型是一种集成学习模型,它由多个决策树组成(www.e993.com)2024年9月15日。每个决策树都是独立训练的,最终的预测结果是由多个决策树的结果投票决定。5.支持向量机模型(SupportVectorMachine):支持向量机模型是一种用于分类和回归的模型。它通过在特征空间中找到一个最优超平面来进行分类,使得不同类...
南方基金受邀参与PRI研讨会,与国际组织分享ESG中国实践
最值得一提的是,南方基金建立了碳排放数据库并被公司内部广泛应用。由于目前A股市场碳数据披露有限,南方基金从多家第三方数据提供商处获取数据,基于梯度提升决策树(GBDT)和基于经济活动的模型构建碳排放数据库,并因此荣获PRI奖2022年“年度最佳ESG融合”奖和2022年“新兴市场年度领袖”奖。
7个步骤详解AdaBoost 算法原理和构建流程
这种计算整体模型预测的过程称为软投票,类似的如果每个弱学习器的结果权重相等,我们称之为说硬投票。与Bagging(随机森林)不同,在Bagging中,训练的是一组相互独立的单独模型。各个模型彼此不同,因为它们是使用训练数据集的不同随机子集进行训练。随机森林就是基于这个原理,一组单独的决策树形成了集成模型的预测。
机器学习模型的集成方法总结:Bagging,Boosting,Stacking,Voting...
Bagging通常有两种类型——决策树的集合(称为随机森林)和决策树以外的模型的集合。两者的工作原理相似,都使用聚合方法生成最终预测,唯一的区别是它们所基于的模型。在sklearn中,我们有一个BaggingClassifier类,用于创建除决策树以外的模型。##BaggingEnsembleofSameClassifiers(DecisionTrees)...
Facebook工程师教你什么是随机森林,就算零基础也可以看懂 | 干货
前面提到,随机森林就是一群捆绑着的决策树。这句话说对也对,但是实际上还是有一些区别。理解随机森林,我们要先理解Bagging。Bagging(bootstrapaggregating)什么叫做Bagging?接下来的算法告诉你。从数据集中均匀、有放回的抽取n个训练数据点,进行替换;...