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

九、概念与理论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...

决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径

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时,停止划分该节点,将该节点设为叶子节点。2.基于基尼指数的预剪枝基尼指数是另一种常用的划分准则,它衡量了一个特征的纯度。与信息增益类...

2021年4月底,腾讯应用研究岗暑期实习面试题12道

以信息增益作为划分训练集的特征选取方案,存在偏向于选取值较多的特征的问题。信息增益比可以解决该问题。问题4:介绍XdeepFM算法,XdeepFM跟DeepFM算法相比,优势是什么?上图为xDeepFM的总体结构,有三个分支:Linear(稀疏的01向量作为输入)、DNN(经过embedding的稠密向量作为输入)、CIN(压缩感知层)。xDeepFM如果去掉CI...

来!一起捋一捋机器学习分类算法

决策树以树状结构构建分类或回归模型。它通过将数据集不断拆分为更小的子集来使决策树不断生长。最终长成具有决策节点(包括根节点和内部节点)和叶节点的树。最初决策树算法它采用采用IterativeDichotomiser3(ID3)算法来确定分裂节点的顺序。信息熵和信息增益用于被用来构建决策树。

我的一年AI算法工程师成长记

NLP入门该参加的赛题(情感分析、quora问句语义匹配)等做完第一个titanic的比赛应该就有点感觉了(www.e993.com)2024年11月7日。上面4个比赛我都做过,觉得很经典,很适合入门。5、深度学习的入门算法有哪些如今的样本输入可以是文字,可以是图像,可以是数字。深度学习是跟着图像处理火起来的。甚至现在这个概念都火过了“机器学习”。

决策树算法的原理(接地气版)

信息增益:同样的方式计算其它三个特征的信息增益:四个特征中,的增益最大,所以选择作为根节点。「接下来的子节点选择同上」。「何时停止?」上文也说了,"何时停止"涉及到剪枝。为什么要剪枝?决策树存在较大的过拟合风险,理论上,决策树可以将样本数据完全分开,但是这样就带来了非常大的过拟合风险,使得模...

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

优化损失函数:与启发式方法(如基尼指数或信息增益)不同,GBDT中的损失函数在训练期间进行了优化,允许更精确地拟合数据。更好的性能:当选择正确的超参数时,GBDT通常优于随机森林,特别是在需要非常精确的模型并且计算成本不是主要关注点的情况下。灵活性:GBDT既可以用于分类任务,也可以用于回归任务,而且它更容易优化...

如何用决策树模型做数据分析?

信息增益—如每一个分叉的信息增益不能小于0.2(R中的默认值)。停止分叉:再分叉会增加复杂度但是效果没有提高,叶子越多越复杂,会加重解释复杂性。五、决策树在数据分析中的实战流程我们了解了决策树模型的算法原理,那么它如何应用在日常的数据分析工作中呢?继续我们刚才的案例,我们想探究分析用户推荐程度的主...