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...
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...
北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲
义,以及统计学习理论的基本结论,深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系;理解Bayesian的基本原理,贝叶斯学习、朴素贝叶斯算法在相关实际问题中应用;掌握HMM算法的基本原理;掌握信息熵概念的内涵、ID3算法构建过程、根据具体的实例,构建决策树。掌握信息增益的概念,以及在构建决策树时的物理含义。(二)...
详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
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Y,输出Y可以是连续值(回归)或类标签(分类)。随机森林集合定义了...
决策树,10道面试题
答:决策树的训练过程包括:选取特征、计算信息增益、构建决策树。重复选取信息增益最大的特征,按其值将训练样本划分成子集,并在子集上递归调用构建决策树,直到所有样本属于同一类或没有更多特征。如何解决决策树的过拟合问题?答:可以使用剪枝、设置最小样本数和最大深度等方法解决过拟合。剪枝可以移除树枝以简化决策...
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(www.e993.com)2024年9月15日。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...
开发者自述:我是如何理解决策树的
2:效率高,决策树只需要以此构建,就可以达到反复使用的效果,每一次的预测的最大计算次数只要不超过决策树的深度即可。3:决策树来如何预测:现在我们以DataAnalysis中的经典案例来进行分析:从上边的表述中的相关信息,我们可以通过记录以前的用户的一些相关的特性,比如记录这个用户是否可以偿还债务,是否拥有房产,是否...
入门| 机器学习第一课:决策树学习概述与实现
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?现在你应该了解决策树的运行原理了。使用Python3实现决策树...
想知道机器学习掌握的怎么样了吗?这有一份自测题(附答案和解析)
信息增益随子集平均纯度的增加而增加。要了解信息增益的计算,点这里阅读。你也可以查看这张幻灯片。问题9在决策树中,当一个节点分叉的时候,以下关于“信息增益”正确的是?1.不纯的节点越少,越需要更多的信息来描述种群2.信息增益可以用熵作为“1-Entropy”来推导...
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...