千万IP创科普丨深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的...

与单独的深层决策树相比,梯度提升通常不太容易过拟合。本文将通过视觉方式解释用于分类和回归问题的决策树的理论基础。我们将看到这个模型是如何工作的,以及为什么它可能会导致过拟合。首先将介绍梯度提升以及它是如何改善单个决策树的性能的。然后将用Python从头实现梯度提升回归器和分类器。最后详细解释梯度提升背后的数...

从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

这是另一个影响决策树性能的重要问题。决策树的分裂过程不能无限制地进行,否则可能导致模型过拟合——过度适应训练数据,而在新数据上表现不佳。因此,合理地设置停止条件至关重要。常见的停止条件包括:最大深度(MaxDepth):限制决策树的深度,以避免树过深导致过拟合。最小样本分裂数(MinSamplesSplit):如果一...

邹明蓁、刘景荣:基于随机森林模型的2023年香港区议会选举影响因素...

它通过构建多个决策树(DecisionTree)来解决分类和回归问题,然后通过取平均值(回归问题)或取多数投票(分类问题)的方式来提高预测准确性、泛化能力和抗过拟合能力。随机森林的基本思想是构建多棵决策树,每棵树都是独立的,并且树中的特征是随机选择的,这样可以减小模型的方差。在进行预测时,随机森林对每棵树的预测结果...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

由于决策树很容易出现过拟合的现象,我们还需要对决策树进行剪枝操作。剪枝操作可以降低决策树的复杂性,提升模型的泛化能力,基本原理就是判断把某节点去掉之后,模型准确度是否大幅下降,如果没有下降,就可以剪掉这个节点。比如优化后的决策树,把是否是动物节点去掉后,并不影响模型的准确度,那就可以对其做剪枝处理,从而...

要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

为了帮助大家认真思考这个问题,我画了一棵决策树。想要读博的同学不妨走一下这棵树。Goodluck!图1.一棵不完整的读博决策树ILOVEdoingresearch博士的唯一工作和任务就是做科研,没有人会在意你博士期间上课的成绩。如果你并不热爱科研,千万千万不要读博。你可以想象一下在5-6年的时间里每天绝大多...

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

举一个现实生活中的例子,假如一个电信公司想要预测哪些客户可能会流失(www.e993.com)2024年11月21日。在构建决策树时,它可能会首先考虑账单金额,如果账单金额大于平均值,那么进一步考虑客户的合同期限;如果合同期限短,那么客户流失的可能性就更高。决策树的剪枝为了防止过拟合——即模型对训练数据过于敏感,从而无法泛化到新的数据上——决策树需要...

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

该模型之所以被选用,是因为其集成了多个决策树,通过对每棵树的预测结果进行汇总,能够显著提高分类的准确性和稳定性。相比于其他算法,随机森林能有效减少过拟合现象,这在处理涉及大量变量和复杂数据的物种状态预测时尤为重要。通过对数据集的随机抽样和特征选择,RF模型能够提供更为可靠的濒危预测结果,有助于更准确地...

LLM的范式转移:RL带来新的 Scaling Law

如果把这里的agent主体换成LLM,那么会在探索的过程中做很多LLMinference。因此这里RL在LLM中应用的思路本质是用inferencetime换trainingtime,来解决模型scaleup暂时边际收益递减的现状。这势必也会对scalinglaw带来很多变化,详细的变化我们会在2.3节进行分析。

浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用

深层的神经网络容易梯度爆炸或消失从而训练失败,2015年残差神经网络通过在不同的层和神经元间添加信息传递捷径,有效地解决了该问题,使得更深的神经网络能被训练,现在的深度神经网络几乎都包含残差结构。基于深度神经网络的机器学习方法被称为深度学习,人工智能的第三次“春天”是以深度学习为代表的技术革命。

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)...