从拍脑袋下决定到科学做选择——决策树模型
代表你需要做决策(选择)的时间点,用□表示。一般一个决策树只有一个决策节点,就是你想做决策的那个事件(点),比如:该去读研还是去找工作;这项技术是对外采购还是自主研发,等等。2、方案分枝:是由决策节点延伸出的分枝,对应于该决策节点可以选择的各种决策方案。由决策节点延伸出的分枝应包含该决策节点所有可做的...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
损失函数做了约束,|T|表示树的叶节点的个数,即表示树的复杂度,参数α≥0控制二者之间的影响,相当于α越大,叶节点的个数对损失函数的影响越大,剪枝之后的决策树更易选择复杂度较小的树,α越小,表示叶节点的个数对损失函数影响越小,α=0意味着只考虑模型与训练集的拟合程度,不考虑模型的复杂度。所以α的...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
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。与信息增益类似,可以设置一个阈值,当某...
机器学习之决策树算法
决策树(DecisionTree),是一种树状结构,上面的节点代表算法的某一特征,节点上可能存在很多的分支,每一个分支代表的是这个特征的不同种类(规则),最后叶子节点代表最终的决策结果。决策树的构造只会影响到算法的复杂度和计算的时间,不会影响决策的结果。为了更直观地理解决策树,我们现在来构建一个简单的邮件分类系...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
基于表格里的数据,我们可以根据每个条件的结果,画出如下的决策树:如上图所示,决策树(DecisionTree)就是一种树形结构的算法,每个节点对应了算法的一个特征(是否会飞等),节点上的每一个分支(会飞、不会飞)对应了特征的不同种类,最后绿色的叶子节点对应了最终决策结果(是否鸟类)。
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
决策树关键参数:节点拆分包含的最小样本数:过大欠拟合,过小过拟合,需要交叉验证来调参(www.e993.com)2024年7月8日。叶子节点包含的最小样本数:防叶子节点太多,对于正负样本不均的情况可以分小。决策树最大深度:交叉验证解决。总体叶子节点数量控制。整体分裂中使用最多的特征数:根据建模经验,开根号的特征数为最佳特征数。
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
机器学习中常见的生成模型有贝叶斯分类器,高斯混合模型,隐马尔可夫模型,受限玻尔兹曼机,生成对抗网络等。典型的判别模型有决策树,kNN算法,人工神经网络,支持向量机,logistic回归,AdaBoost算法等。4.交叉验证交叉验证(crossvalidation)是一种统计准确率的技术。k折交叉验证将样本随机、均匀的分成k份,轮流用其中的k-...
百丽季燕利:数智化在零售企业的应用探索|数字思考者50人
单个或多个业务节点,其结果由业务流程的管理岗位来决策评估;业务流程中的多个执行岗位之间,是由一个管理岗位来统筹的,统筹的过程就是根据业务流程的结果进行决策,根据此决策来调整各个执行岗位的操作,再根据操作后的结果进行再决策,这就是组织和权限体系所表达的:谁、在哪儿、做什么,整个回溯与循环的过程就是业务...
2023全国大学生数学建模竞赛备战攻略
根目前建模类大体分为以上4种,如果是小白建模选手可看往年的比赛论文决定自己感兴趣的题型方向,根据感兴趣方向积累算法模型及数学知识。预测类及评价类相对容易拿奖、可以提前学习一些常用的分析模板,如:灰色预测、层次分析、时间序列、回归预测等,下面会讲下这几个算法的使用,适合小白入手数模比赛拿奖。
09思维模型:决策树—让选择回归理性
一、什么是决策树打开网易新闻查看精彩图片1、决策树其实多应用于企业经营管理中,有专业软件和算法,非常复杂,属于机器学习的工具;2、我们取其精华,应用到个人的生活、工作中,辅助我们做一些重大的决策;3、决策树的思维模型相当科学、相当客观、相当理性,在下面的分享中会一一举例阐述。