决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
一、预剪枝预剪枝是在构建决策树的过程中,在节点划分前进行剪枝。它通过一系列的条件判断,来决定是否继续划分当前节点,从而避免过拟合的发生。1.基于信息增益的预剪枝信息增益是决策树算法中常用的划分准则,它衡量了一个特征对于分类结果的重要性。在预剪枝中,可以设置一个阈值,当某个特征的信息增益小于该阈值...
详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
所以只能使用启发式方法,如基尼指数或信息增益,根据可用数据局部优化树,而谨慎分割和修剪等技术有助于管理模型的复杂性,避免过拟合。随机森林随机森林是决策树T_1,T_2,...的集合,T_n,其中每个决策树T_i:X→Y将输入特征空间X映射到输出Y,输出Y可以是连续值(回归)或类标签(分类)。随机森林集合定义了...
XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新
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。过拟合和修剪决策树也会过度拟合,尤其是当它们很深的时候,会捕获数据中的噪声。有两个主要策略可以解决这个问题:分割:随着树的增长,持续监控它在验证数据集上的性能。如果性能开始下降...
决策树,10道面试题
答:决策树的训练过程包括:选取特征、计算信息增益、构建决策树。重复选取信息增益最大的特征,按其值将训练样本划分成子集,并在子集上递归调用构建决策树,直到所有样本属于同一类或没有更多特征。如何解决决策树的过拟合问题?答:可以使用剪枝、设置最小样本数和最大深度等方法解决过拟合。剪枝可以移除树枝以简化决策...
如何用决策树模型做数据分析?
我们使用信息增益(IG)来判断决策树的分叉方式。节点分叉规则:在每个节点尝试按照不同特征变量的各种分组方式,选取信息增益最大(熵最小)的方式。3.在特定情况树节点停止分叉决策树不会一直不停分叉,决策树停止分叉的条件通常有:树的深度—如规定树的深度不能超过3;...
文科生也能看懂的机器学习教程2:决策树和随机森林
决策树有多种算法,最常用的是ID3(ID代表“迭代二分法”)和CART(CART代表“分类和回归树”)(www.e993.com)2024年9月15日。这些算法中的每一个都使用不同的度量来决定何时分割。ID3树使用信息增益,而CART树使用基尼指数。ID3树和信息增益基本上ID3树的全部意义在于最大限度地提高信息收益,因此也被称为贪婪的树。
机器学习 | 决策树的生成过程是怎样?(一)
在ID3算法的基础上,进行算法优化提出的一种算法(C4.5),使用信息增益率来取代ID3中的信息增益。CART(ClassificationAndRegressionTree):五、总结ID3和5算法均只适合在小规模数据集上使用。ID3和5算法都是单变量决策树当属性值取值比较多的时候,最好考虑C4.5算法,ID3得出的效果会比较差决策树分类一般情况...
入门| 机器学习第一课:决策树学习概述与实现
如果我们不吃KitKat,则熵为0。信息增益为:品牌分割的信息增益是0.5567。由于品牌的信息增益较大,我们将基于品牌进行分割。下一级,我们只要左边的颜色。我们可以轻松地根据颜色进行分割,无需进行任何计算。决策树如下:谁能想到吃块巧克力这么难呢?
算法工程师的面试难不难,如何准备?-图像处理/CV/ML/DL到HR面总结
E、GBDT—梯度下降决策树(有监督学习)15、熵信息增益(ID3算法)、信息增益率(C4.5算法)、基尼系数(CART)教程第11节决策树随机森林……pdf-p1016、投票机制1)一票否决(一致表决)、2)少数服从多数、3)有效多数(加权)16、数值优化理论:梯度下降、牛顿、共轭梯度...