数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)

决策树直观易懂,能够处理非线性和交互作用,但容易过拟合,对输入变量的尺度敏感。01、模型关键术语(1)决策树:决策树就像一棵真正的树,但它不是用来结果实的,而是用来帮助我们做决策的。在决策树回归中,这棵树通过一系列的“如果-那么”规则来预测数值(比如房价)。从树的根部开始,每个分叉点都是一个决策点,...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

六、决策树决策树是一种可以用于分类与回归的机器学习算法,但主要用于分类。用于分类的决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和边组成,其中结点分为内部结点和叶子结点,内部结点表示一个特征或者属性,叶子结点表示标签(脑回路图中黄色的是内部结点,蓝色的是叶子结点)。优点计算简单,易于理解,可...

【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法

假如某个特征和响应变量之间的关系是非线性的,可以用基于树的方法(决策树、随机森林)、或者扩展的线性模型等。基于树的方法比较易于使用,因为他们对非线性关系的建模比较好,并且不需要太多的调试。但要注意过拟合问题,因此树的深度最好不要太大,再就是运用交叉验证。在波士顿房价数据集上使用sklearn的随机森林回归...

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

这是一篇很长的文章,因为我们首先从梯度增强决策树开始。基于树的方法,如决策树、随机森林以及扩展后的XGBoost,在处理表格数据方面表现出色,这是因为它们的层次结构天生就善于对表格格式中常见的分层关系进行建模。它们在自动检测和整合特征之间复杂的非线性相互作用方面特别有效。另外这些算法对输入特征的规模具有健壮性,...

【神麻人智】基于静息态fMRI利用机器学习药物模拟的无意识状态...

随机森林与常规决策树的不同之处在于,决策树是从原始数据的随机抽取的引导样本中构建的。在结构不同的集合树上聚合预测有助于最小化模型方差并降低过度拟合的风险,这是机器学习中经常遇到的外部有效性问题,其中模型与训练数据太接近。因此,当暴露于测试数据时,泛化能力很差。目前的研究应用了随机森林的极端随机树...

机器学习基础:11 种特征选择策略总结!

5.多重共线性当任何两个特征之间存在相关性时,就会出现多重共线性(www.e993.com)2024年10月31日。在机器学习中,期望每个特征都应该独立于其他特征,即它们之间没有共线性。高马力车辆往往具有高发动机尺寸。所以你可能想消除其中一个,让另一个决定目标变量——价格。我们可以分别测试数字和分类特征的多重共线性:...

常用机器学习算法优缺点分析

GBDT是通过采用加法模型(即基函数的线性组合),以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法,它是决策树的boosting算法,在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一。GBDT的优点:GBDT属于强分类器,一般情况下比逻辑回归和决策树预测精度要高;GBDT可以自己选择损失函数,当损失函数为...

基于非线性模型预测商品期货收益

2、目前预测金融市场未来收益通常采用线性多因子模型,本文选择信息透明、流动性高、交易成本低的美国商品期货市场,分别采用线性模型和决策树模型对未来收益进行预测。3、首先,本文发现决策树模型的预测能力远超线性模型,采用决策树模型可以预测3.74%的样本外收益变化,是线性模型的10倍,并由此推断数据结构可能存在非线性的...

电子科大周涛教授:当时代发生巨变,一定要站在能够产生重大成果的...

l一般来说,关联系数高于0.7的说明数据具有多重共线性。l第3个是不可能的,关联系数一定会在-1和1之间。问题40如果独立和不独立的变量之间有很高的非线性且复杂的关系,那么一个树模型将会比一般的经典回归有更好的效果。这个说法正确么?

这40道面试题都答上来,你就能去机器学习初创公司当数据科学家啦

答:众所周知,时间序列数据有线性关系。另一方面,决策树算法是已知的检测非线性交互最好的算法。为什么决策树没能提供好的预测的原因是它不能像回归模型一样做到对线性关系的那么好的映射。因此,我们知道了如果我们有一个满足线性假设的数据集,一个线性回归模型能提供强大的预测。