从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
基尼系数(GiniIndex):用于评估数据集的纯度,基尼系数越低,表示数据集越纯,决策树会优先选择使基尼系数降低最多的特征。卡方检验(Chi-squareTest):用于检测类别与特征之间的独立性,卡方值大的特征意味着它对分类的重要性更高。增益率(GainRatio):对信息增益的改进,解决了信息增益偏向多值特征的问题。2、...
深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
当决策树中的一个节点将其空间分成两个区域时,可以计算每个结果区域的基尼指数。当决策树算法添加一个新节点时,它会评估每个特征在不同潜在阈值下的基尼指数。然后它选择导致该节点平均基尼指数最低的特征和阈值(这意味着由该节点得到的两个区域的平均纯度最高)。比如在上面一节的决策树中,原始数据集552个数据点发...
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...
SPSS、Python员工满意度问卷调查激励保健理论研究|附代码数据
根据提供的图像,我们可以看到“岗位_客服”、“职位_主管”和“职位_助理经理及以上”是决策树中用于预测满意度的关键特征。例如,“岗位_客服”的Gini指数为0.499,表示在这个节点上,数据集的不纯度较高,意味着客服岗位的员工满意度可能比较混合。而“职位_主管”和“职位_助理经理及以上”的Gini指数较低,表明这些...
11个机器学习的高级可视化图表
GiniImpurity(基尼不纯度)和Entropy(熵)是两种常用于决策树和随机森林等机器学习算法中的指标,用于评估数据的不纯度和选择最佳分裂属性。它们都用于衡量数据集中的混乱度,以帮助决策树选择如何划分数据。它们用于测量决策树中节点或分裂的杂质或无序。上图比较了基尼不纯和熵在不同的分裂,这可以提供了对这些度量之间...
关于决策树,你一定要知道的知识点!
可以使用基尼(Gini)系数来量化数据的混乱程度(www.e993.com)2024年9月15日。基尼系数的计算公式如下。可见,基尼系数越小,数据就越纯(类,)。当数据最混乱时,类类,也就是说,基尼系数的最大值为0.5。基尼系数和概率类的关系,如图2所示。图2决策树有一些常用的构建方法,在这里我们详细讲解一下最为流行的CART树。
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...
开发者自述:我是如何理解决策树的
首先计算出整体的决策树T,叶节点个数记作N,设i属于[1,N]。对每个i,使用K-FoldValidataion方法计算决策树,并裁剪到i个节点,计算错误率,最后求出平均错误率。这样可以用具有最小错误率对应的i作为最终决策树的大小,对原始决策树进行裁剪,得到最优决策树。
7个步骤详解AdaBoost 算法原理和构建流程
这种计算整体模型预测的过程称为软投票,类似的如果每个弱学习器的结果权重相等,我们称之为说硬投票。与Bagging(随机森林)不同,在Bagging中,训练的是一组相互独立的单独模型。各个模型彼此不同,因为它们是使用训练数据集的不同随机子集进行训练。随机森林就是基于这个原理,一组单独的决策树形成了集成模型的预测。
独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)
要了解目标函数,我们需要了解如何计算目标列的不纯度。有两个指标:熵和基尼系数。除此之外,为了回答先前关于决策树如何选择特征的问题,有多种拆分方法,包括熵、基尼系数、卡方。鉴于本篇的重点是熵,我们将进一步探讨,熵如何帮助创建树。假设现在进行一项实验:有一盒装满相等袋数的、两种口味(焦糖拿铁和卡布奇诺)的咖...