析易科研——如何构建决策树回归模型?

1、决策树回归的主要步骤包括:节点分裂:选择一个特征及其阈值,将数据集分割为两个子集,并选择一个使得分裂后的两部分数据能够最大化目标函数增益的特征和阈值。树的构建:递归地对每个子节点进行分裂,直到达到某个停止条件(如最大深度、最小样本数等)。叶节点的预测值:每个叶节点的预测值为该节点中所有样本目...

大地震!杀疯了!一周两篇Nature顶刊,高分子材料研究迎来史上最大...

使用决策树对材料的导电性、强度等特性进行分类。案例三:SVM材料分类使用SVM对不同材料的热导率进行分类,并对模型效果进行评估。第四天:机器学习与相场结合与螺位错与枝晶生长预测理论内容1二维材料的特点与应用1.1石墨烯、MXenes等二维材料的结构与性质1.2二维材料计算物理基本范式2.纳米光学超材料的设计...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

决策树的剪枝往往通过最小化决策树整体的损失函数实现,本文首先介绍损失函数。设树T的叶结点个数为|T|,t是树T的一个叶结点,该叶结点有Nt个样本点,其中类别k的样本点有Ntk个,k=1,2,...K,Ht(T)为叶结点t上的经验熵,α≥0为参数,所以决策树的损失函数可以定义为:C(T)是模型对训练数据的预测误差,表示...

从拍脑袋下决定到科学做选择——决策树模型

决策树模型中涉及到的元素包括:决策节点、方案分枝、机会节点、概率分枝、结果节点等。以一个最基础的决策树模型为例,我们可以看到,决策树模型中涉及到的元素包括:决策节点、方案分枝、机会节点、概率分枝、结果节点等。决策节点代表你需要做决策(选择)的时间点,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...

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

进行简化的过程,包括预剪枝和后剪枝。预剪枝意味着在树完全生成之前停止树的生长;后剪枝则是在树生成之后去掉某些分支。例如,在预测客户流失的决策树中,如果我们发现分裂后每个节点只包含极少量的客户,那么这可能是一个过拟合的信号。通过预剪枝或后剪枝,我们可以移除这些仅对训练数据有特定判断能力的规则。

算法人生(18):从神经网络的“剪枝策略”看“怎么找回时间”

预剪枝:通常基于一些预设的规则或阈值,在构建决策树或神经网络的过程中,提前停止节点的进一步分裂或权重的学习(www.e993.com)2024年11月28日。如限制树的最大深度、节点所需的样本数等。后剪枝:先完全构建决策树或神经网络模型,之后从底部向上检查每个子树,如果某个子树被替换为单个节点后,整体性能(如交叉验证误差)没有明显下降,则执行剪枝操作,即...

决策树,10道面试题

在分类任务中,将缺失值视为一个类别:适用于缺失率不高的情况决策树和随机森林的区别是什么?答:决策树和随机森林的主要区别如下:??决策树是一棵树,随机森林包含多棵决策树。??决策树的训练过程是贪心算法,随机森林的训练过程中存在随机性。??随机森林的预测结果是多棵决策树预测结果的平均值或多数投票,决...

09思维模型:决策树—让选择回归理性

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。四、应用决策树的五个条件...

常用数据挖掘算法从入门到精通 第六章 决策树分类算法概述

在接下来的几章,作者主要给大家讲一讲决策树分类算法,包括ID3算法,C4.5算法和CART算法。为了感谢大家的支持,其中有一些内容都是作者在外面做培训的内容,希望对大家的理解有所帮助。决策树分类模型简介决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学习,挖掘出有用的规则,用于对新集进行预测...

监理《理论与法规》:决策树法步骤

③每个方案枝末端画一个圆圈,代表自然状态点。圆圈内编号,与决策点一起顺序排列;④从自然状态点引出若干条直(折)线,形成概率分枝,发生的概率一般直接标注在线段的上方(多数情况下标注在括号内);⑤如果问题只需要一级决策,则概率分枝末端画一个“△”,表示终点。终点右侧标出该自然状态点的损益值。如还需要进行...