透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
通过递归地选择最优特征进行划分,直到达到某个停止条件(如叶节点样本纯度足够高或树达到一定深度),决策树便得以成形。第二部分:梯度提升的阶梯——从错误中学习梯度提升概述:如果说决策树是单独作战的勇士,那么梯度提升就是一群勇士携手并进的军团。它通过迭代地构建多个弱学习器(通常是决策树),并将它们的预测结...
中伟视界:实时监测,皮带跑偏检测新技术
a.支持向量机(SVM):利用SVM对皮带跑偏的特征数据进行分类,通过训练正常状态和跑偏状态的数据,建立分类模型,实现实时检测。b.随机森林(RandomForest):随机森林通过构建多棵决策树,进行皮带状态的预测和分类。该算法具有高准确率和鲁棒性,适用于复杂环境下的跑偏检测。c.神经网络(NeuralNetworks):深度神经...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
决策树会评估每一个特征划分后系统的“信息熵指标”,“信息熵指标”最低的特征越靠近根节点,这样一来,决策树的复杂度和计算时间就会减少,模型就会更高效。不同的决策树算法,所谓的“信息熵指标”也不一样,比如ID3算法使用的是信息增益,C4.5算法使用的是信息增益率,目前使用较多的CART算法使用的是Gini系数,这里不...
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法
决策树能够直观地展示决策过程,并且易于理解和实现。在应用上,决策树常用于信用评分、疾病预测等领域。四、随机森林随机森林是一种集成学习算法,通过构建多棵决策树并对它们的预测结果进行投票,以提高分类和预测的准确性。随机森林具有较好的泛化能力和可解释性,在金融风控、推荐系统等领域应用广泛。五、朴素贝叶斯分...
人机环境系统智能的关键问题
人机环境系统智能的关键还是如何把谋算(算计)形式化的问题。把算计形式化涉及将复杂的、感性化的决策过程转化为系统化、可量化的模型。这可以通过建立数学模型、决策树或算法来实现,从而使决策过程更加透明和可预测。这种形式化有助于更清晰地评估不同选项的风险和收益。
量化旗谈:人生优化与机器学习 | 金言洞见
这种分层简化、捋清问题的结构化思维,其实就可以类比机器学习中非常常用的决策树算法——根据不同特征的值递归地将数据集分割成子集,以创建同质的目标子集(www.e993.com)2024年9月15日。当然,机器学习中涉及到的算法非常多,除了决策树之外,还有最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、学习矢量量化(LVQ)、随机森林等多种算法,适用于不同的任务场景...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
1、提前设定决策树的高度,当达到这个高度时,就停止构建决策树;2、当达到某节点的实例具有相同的特征向量,也可以停止树的生长;3、设定某个阈值,当达到某个节点的样例个数小于该阈值的时候便可以停止树的生长,但这种方法的缺点是对数据量的要求较大,无法处理数据量较小的训练样例;...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
监督学习算法监督学习算法通过使用已标记的训练数据(输入和相应的输出)来学习模型。通过建立一个从输入到输出的映射,让模型能够对新的未标记数据进行预测。常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。无监督学习算法无监督学习算法则需要在没有明确标签的情况下从数据中学习结构和模式。这类...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
决策树是一种监督学习算法,它通过构建树状结构来预测分类或回归问题。决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树状结构,每个内部节点表示一个特征的比较,每个分支表示一个可能的输出。决策树在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个...
4分钟读懂超强算法模型——随机森林!
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,以准确性和鲁棒性而著称。随机森林结合来自许多决策树的见解,得出更准确的结论。分解随机森林决策树的集成:随机森林由许多决策树组成,每棵树都对问题提供不同的视角。投票系统:在随机森林中,每个决策树都会对输入的数据进行预测,并产生一个结果。