【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

为了增强模型的泛化能力,应减少决策树的复杂度、对已生成的决策树进行简化,也就是剪枝。剪枝(pruning)算法的基本思路为剪去决策树模型中的一些子树或者叶结点,并将其上层的根结点作为新的叶结点,从而减少了叶结点甚至减少了层数,降低了决策树复杂度。从基本策略上讲,决策树的剪枝分为预剪枝和后剪枝,下边将分别介绍...

要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...

算法人生(18):从神经网络的“剪枝策略”看“怎么找回时间”

剪枝决策:根据重要性评估的结果,制定剪枝决策,即决定哪些参数和连接需要被剪掉。通常,可以设置一个阈值来确定剪枝的策略,将那些重要性低于阈值的参数和连接删除。剪枝操作:根据剪枝决策,对模型进行剪枝操作,删除那些不必要的神经元和连接。微调和重训练:在剪枝操作之后,需要对剪枝后的模型进行微调和重训练,以恢复模型的...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

由于决策树很容易出现过拟合的现象,我们还需要对决策树进行剪枝操作。剪枝操作可以降低决策树的复杂性,提升模型的泛化能力,基本原理就是判断把某节点去掉之后,模型准确度是否大幅下降,如果没有下降,就可以剪掉这个节点。比如优化后的决策树,把是否是动物节点去掉后,并不影响模型的准确度,那就可以对其做剪枝处理,从而...

XGBoost中的正则化的9个超参数|拟合|复杂度|gamma|lambda_网易订阅

所以我们只要记住min_child_weight是一个预剪枝参数。增加min_child_weight会减少过拟合。3.采样采样涉及在数据的子集上训练模型,这可以通过引入随机性来减少过拟合。subsample:用于训练每棵树的训练数据的百分比。较低的值可以防止过拟合。子采样使每个决策树成为数据子集的专家,遵循"群众的智慧"原则。根据数据的...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

决策树的优势在于易于理解和解释、可以处理非线性关系和连续型特征、对异常值不敏感等(www.e993.com)2024年11月9日。然而，决策树也存在着一些局限性，例如容易过拟合训练数据、对于大规模数据集的训练时间较长等。此外，决策树的性能也受到特征选择和剪枝策略的影响。四、随机森林随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并综合它们的...

浅谈银行贷前风控建模--农村金融--中国经济新闻网

决策树是一种基于树状结构的分类模型,通过一系列的判断节点和叶子节点来对借款人进行分类。决策树模型具有易于理解、可解释性强的特点,并且可以处理非线性关系。然而,决策树容易过拟合的问题需要引入剪枝等方法进行改进。3.3随机森林随机森林是一种集成学习方法,它通过同时训练多个决策树,并通过投票的方式来确定最终...

dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI

这可能是最难的情况,因为它不能通过使算法更完整来解决——相反,我们需要要么减少搜索,要么设计某种概念来衡量给定解决方案的可信度,以便对它们进行排序。作为一个极端的例子,我们可以考虑一个枚举随机Python代码来解决ARC任务的算法。这种方法永远不会出现第一类错误,因为所有的ARC任务都可以用Python解决。然而,它可能...

决策树,10道面试题

答案:过拟合是决策树模型的一个常见问题。为了避免过拟合,我们可以采用以下方法:剪枝:通过设置决策树的最大深度、最小叶子节点样本数等参数,限制树的生长。随机森林:通过集成多个决策树,降低模型的方差。交叉验证:通过划分训练集和验证集,对模型进行评估并调整超参数。

09思维模型:决策树—让选择回归理性

三、决策树决策程序四要素1、绘制树状图:根据已知条件排列出各方案的各种状态;2、标示损益值:将各状态概率及损益值标于概率枝上;3、计算期望值:计算各方案期望值并标于对应的状态结点上;4、剪枝做决策:进行剪枝,比较各方案期望值,并标于方案枝上,将期望值小的(即劣等方案剪掉)所剩最后方案即为最佳方案。