机器学习之决策树算法

数据准备:首先对数据进行预处理,包括缺失值填充、异常值处理以及特征编码等操作。特征选择:在每个内部节点上,计算所有特征的基尼不纯度(CART)或信息增益(ID3),选取具有最小不纯度/最大增益的特征作为划分标准。生成分支:根据选定特征的最佳分割点,将数据集划分为子集,并为该节点创建分支。递归生长:对每个子集重复上述...

AI产品经理必知的100个专业术语

这包括特征选择、特征构造、特征缩放等。7、数据预处理(DataPreprocessing)数据预处理涉及清洗、转换和标准化数据,以供机器学习模型使用。包括去除噪声、填补缺失值、数据标准化等步骤。8、降维(DimensionalityReduction)降维是减少数据特征数量的过程,同时尽量保留重要信息。常用方法包括主成分分析(PCA)、t-SNE等。

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

主要的特征选择方法包括:信息增益:度量分裂前后信息不确定性的减少,也就是说,它寻找能够最好地清理数据的特征。增益率:调整信息增益,解决偏向于选择拥有大量值的特征的问题。基尼不纯度:常用于CART算法,度量数据集的不纯度,基尼不纯度越小,数据集的纯度越高。假设我们要从一个包含苹果和橘子的篮子中分类水果,...

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...

来!一起捋一捋机器学习分类算法

分类的例子包括垃圾邮件检测、客户流失预测、情感分析、犬种检测等。回归问题根据先前观察到的数据预测数值;回归的例子包括房价预测、股价预测、身高-体重预测等。机器学习新手的十大算法之旅:httpsbuiltin/data-science/tour-top-10-algorithms-machine-learning-newbies...

回归、分类与聚类:三大方向剖解机器学习算法的优缺点

回归任务的特点是标注的数据集具有数值型的目标变量(www.e993.com)2024年11月7日。也就是说,每一个观察样本都有一个数值型的标注真值以监督算法。1.1线性回归(正则化)线性回归是处理回归任务最常用的算法之一。该算法的形式十分简单,它期望使用一个超平面拟合数据集(只有两个变量的时候就是一条直线)。如果数据集中的变量存在线性关系,那么其...

从监督学习说起:算法模型有哪几种?

决策树,就是N个“if”和“then”搭配组成的集合,通过多次决策返回某一特征/类别,以结果的高纯度为目标。决策树只要了解几个名词(熵、信息增益、信息增益率),一个模型(特征选择、生成决策树、剪枝)和三个算法(ID3、C4.5、CART)。熵的概念大家高中物理课都学过,它的大小代表了一个系统的混乱程度。决策树系统内...

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)。

从“通用”到“应用”,大模型落「向下」扎根工业制造

目前,微亿智造已构建了面向工业质检和智能工厂的大模型,并在此基础上通过知识融入的预训练和基于提示器的学习等算法创新,使得一些目标检测和识别任务能够从不同维度知识中获取信息增益,从而提升系统建模能力和可靠性。同时,为了解决产品的多样性和用户标准的主观性问题,微亿智造将所有解决方案和配置进行参数化,采用基...

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

基尼指数(GiniIndex)和信息增益(InformationGain)都是量化区分不同阶层的特征的“有用性”的指标。从本质上讲,它们提供了一种评估功能将数据划分为类的效果的方法。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。