机器学习 | 决策树的生成过程是怎样?(一)
决策树使用信息增益作为选择特征的依据,公式如下:H(D)为:分割前的纯度。H(D|A)为:在给定条件A下的纯度,两者之差为信息增益度。如果信息增益度越大,则H(D|A)越小,则代表结果集的数据越纯。计算纯度的度量方式:Gini、信息熵、错误率。一般情况下,选择信息熵和Gini系数,这三者的值越大,表示越“不纯...
决策树最最最最最最常被问到的6个基础问题
常用的剪枝条件包括限制树的深度、限制叶节点最小样本数、限制叶节点的最小样本权重、限制叶节点的信息增益值的阈值等。后剪枝:首先构造完整的决策树,并允许构造的树过度拟合数据。然后通过自底向上的方式对非叶节点继续宁考察,若将该节点对应的子树替换为叶节点能带来决策树泛化性能提升,则将该子树替换为叶节点6...
建了一个网站,用决策树挑选西瓜!
这一块很简单,就不多解释了。注:数据量太小就不整交叉验证了defdt_param_selector():st.sidebar.subheader("请选择模型参数:sunglasses:")criterion=st.sidebar.selectbox("criterion",["gini","entropy"])max_depth=st.sidebar.number_input("max_depth",1,50,5,1)min_samples_s...
AI产品经理必懂算法:决策树
先上定义,决策树(DecisionTree),又称判断树,它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知实例,通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型,每一条从根结点(对最终分类结果贡献最大的属性)到叶子结点(最终分类结果)的路径都代表一条决...
决策树(Decision Tree)CART算法
决策树(DecisionTree)C4.5算法1.CART算法的认识ClassificationAndRegressionTree,即分类回归树算法,简称CART算法,它是决策树的一种实现,通常决策树主要有三种实现,分别是ID3算法,CART算法和C4.5算法。CART算法是一种二分递归分割技术,把当前样本划分为两个子样本,使得生成的每个非叶子结点都有两个分支,因此...
员工一言不合就离职怎么办?用 Python 写了个员工流失预测模型
1、决策树我们使用决策树进行建模,设置特征选择标准为gini,树的深度为5(www.e993.com)2024年9月15日。输出分类的评估报告:#训练模型clf=DecisionTreeClassifier(criterion='gini',max_depth=5,random_state=25)clf.fit(X_train,y_train)train_pred=clf.predict(X_train)...
人工智能之CART算法
Gini(D,A)取值越大,样本的不确定性也越大,这一点与熵类似,所以选择特征A的标准是Gini(D,A)的取值越小越好。分类树生成算法如下:输入:训练数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)},停止条件输出:分类树T1)利用特征A的取值a将数据分为两部分,计算A=a时的基尼系数:...