机器学习之决策树算法
步骤四:我们计算在有没有天气情况这个条件前后的信息增益就是。步骤五:我们依次计算在有没有温度、湿度、风速条件前后的信息增益。步骤六:根据设置的阈值,若信息增益的值大于设置的阈值,选取为我们的特征值,也就是我们上图中的矩形节点。步骤七:生成决策树。选取信息增益最大的自变量作为根节点。其他的特征值依...
AI产品经理必知的100个专业术语
81、信息熵(InformationEntropy)信息熵是度量不确定性或信息含量的单位,常用于信息论和统计学中。82、贝叶斯定理(Bayes'Theorem)贝叶斯定理描述了条件概率的关系,是贝叶斯统计的基础。83、信息增益(InformationGain)信息增益是用于特征选择的度量标准,表示特征对分类的贡献程度。84、马尔可夫决策过程(MarkovDe...
决策树,10道面试题
ID3使用信息增益来选择特征,C4.5是ID3的扩展,它使用信息增益比。CART产生二叉决策树,使用基尼指数选择特征。如何理解决策树的“熵”和“信息增益”?答:熵用于衡量数据集的无序程度,信息增益用于度量特征按其值划分数据集后,数据集无序程度的减少。给定特征A有k个不同的值,将数据集S划分为k个子集Si,其中p(S...
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...
如何用决策树模型做数据分析?
2.节点的分叉-信息增益我们使用信息增益(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:...
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(www.e993.com)2024年11月7日。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?
决策树在金融领域的应用(附链接)
在构造决策树的时候,会基于纯度来构建。而经典的“不纯度”的指标有三种,分别是信息增益(ID3算法)、信息增益率(C4.5算法)以及基尼指数(Cart算法)。这里我们只介绍常用的信息增益算法。1)信息增益(ID3算法)信息增益指的就是划分可以带来纯度的提高,信息熵的下降。它的计算公式,是父亲节点的信息熵减去所有子节点的...
XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新
找不到最优风险最小化的树,是因为我们不知道真实的数据分布d。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...
2021年4月底,腾讯应用研究岗暑期实习面试题12道
问题1:决策树有多少种,分别的损失函数是什么?问题2:决策树的两种剪枝策略分别是什么?问题3:信息增益比跟信息增益相比,优势是什么?问题4:介绍XdeepFM算法,XdeepFM跟DeepFM算法相比,优势是什么?问题5:对于长度较长的语料,如何使用Bert进行训练?问题6:请介绍k-mean算法的原理。