机器学习之决策树算法
Breiman.L.I等人在1984年提出了CART算法,即分类回归树算法。CART算法用基尼指数(GiniIndex)代替了信息熵,用二叉树作为模型结构,所以不是直接通过属性值进行数据划分,该算法要在所有属性中找出最佳的二元划分。CART算法通过递归操作不断地对决策属性进行划分,同时利用验证数据对树模型进行优化。处理问题类型:分类或回归...
【23一造密押】实务案例篇D3
考点26:决策树1.四个要素方框表示决策点,圆圈表示机会点;从决策点画出的每条直线代表一个方案,叫作方案枝,从机会点画出的直线代表一种自然状态,叫作概率枝。2.绘制及计算步骤:(1)先画一个决策节点,用方框进行表示。(2)从决策节点向右引出若干条直线作为方案枝。(3)每个方案枝的末端画一个圆圈作为状...
7个步骤详解AdaBoost 算法原理和构建流程
一般情况下我们会选择决策树作为弱学习者,这是AdaBoost算法最流行的方式:决策树在所谓的节点处逐步拆分整个数据集。树中的第一个节点称为根节点,所有节点都在决策节点之后。不再对数据集进行拆分的节点称为终端节点或叶节点。为了构建出最佳性能的第一个决策树桩。我们构建能够确定数据集中最有可能区分收入高于和...
算法中的微积分:5大函数求导公式让你在面试中脱颖而出
要推导出函数f(x,y,z)=2+zcos(x)的梯度,需要构造一个矢量的偏导数:f/x,f/y和f/z,结果如下:需要注意,此处也需要利用公式进行等值转化,即2=exp(xyln(2))。总之,对于一个从映射到的三元函数f,其导数是一个从映射到的梯度f。从映射到(k>1)的一般式中,一个从映射到的多元函数的导...
数据挖掘实战1:利用LM神经网络算法进行电力窃漏电用户自动识别
1.了解了数据挖掘算法中LM神经网络和CART决策树算法的实际应用场景2.但是还未深刻理解,这个两个算法背后原理,往后在学习《数据挖掘导论》时要理解。3.了解了识别模型优劣中的ROC比较方法,但是应该还会有更好的方式。4.这个案例,可以类推到汽车相关的偷漏税项目上。但是,自己实战时发现,目标原始数据很难去...
17个机器学习的常用算法 | 推荐收藏
2.决策树决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝,因此要注意一下信息增益的计算公式,并深入理解它(www.e993.com)2024年7月8日。信息熵的计算公式如下:其中的n代表有n个分类类别(比如假设是2类问题,那么n=2)。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2,这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。
五种工程师最喜欢????的机器学习分类算法
2.流行的算法可用于二进制分类的流行算法包括:逻辑回归k-最近邻决策树支持向量机朴素贝叶斯一些算法是专门为二进制分类设计的,本身不支持两个以上的类;示例包括逻辑回归和支持向量机。3.数据和模块importnumpyasnp#线性代数importpandasaspd#数据处理,CSV文件I/O(例如pd.read_csv)...
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...
基于学习投入的混合式教学预警模型研究——以大学物理为例
5)决策树决策树是一种树型预测模型,是预测分类的常用方法,决策树方法的计算量比较小、可以处理连续和离散数据、能够生成易于理解的分类模型。常用的决策树算法有以信息增益为度量的ID3算法,以信息增益比为度量的C4.5算法,以Gini系数为度量的CART算法。C5.0是在C4.5基础上改进的算法,包括了C4.5...
R语言实现随机森林超详细教程
随机森林算法有两个主要环节:决策树的生长和投票过程。(1)决策树生长步骤:a.从容量为N的原始训练样本数据中采取放回抽样方式(即bootstrap取样)随机抽取自助样本集,重复k(树的数目为k)次形成一个新的训练集N,以此生成一棵分类树;b.每个自助样本集生长为单棵分类树,该自助样本集是单棵分类树的全部训练...