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...
【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...
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
以预测房价为例,我们可能首先使用一个简单的决策树来预测价格,然后第二棵树会专注于第一棵树预测错误的部分,通过减少这些错误来提升模型的性能,直到达到一定的准确率或树的数量。随机森林(RandomForests)随机森林通过创建多个独立的决策树,并让它们对最终结果进行投票,来提高决策树的准确性和鲁棒性。每一棵树都...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
决策树算法的剪枝策略是优化模型的关键路径。预剪枝和后剪枝是常用的剪枝方法,它们各有优缺点,适用于不同的场景。预剪枝简单快速,适合处理大规模数据集,但可能导致局部最优的划分结果;后剪枝能够充分利用数据集,提高模型的泛化能力,但计算量较大,不适合处理大规模数据集。在实际应用中,可以根据数据集的特点和需求选择...
浅谈银行贷前风控建模--农村金融--中国经济新闻网
在模型选择与训练阶段,银行需要选择合适的建模方法,并使用历史数据对模型进行训练。常用的建模方法包括逻辑回归、决策树、随机森林等。通过训练模型,银行可以得到一个能够预测借款人违约概率的模型。2.4模型评估与验证模型评估与验证是确保贷前风控模型的准确性和稳定性的重要环节。在模型评估与验证中,银行需要使用测试...
决策树,10道面试题
决策树的优点和缺点是什么?答:优点:易于理解和解释,能处理numerical和categorical数据,弹性强,具有强鲁棒性(www.e993.com)2024年9月18日。缺点:可能过拟合训练数据,对于缺失值敏感,枝化因子大时计算复杂度高。如何判断决策树的性能好坏?答:可以通过正确率、召回率、F1score等指标来判断决策树的性能。也可以通过验证集来判断决策树是否...
进化决策树:当机器学习从生物学中汲取灵感时
在进化决策树中,一个个体代表的是一棵决策树。初始群体由随机生成的树组成。随机树可以按以下步骤生成:在根节点和两个子节点后,算法以预设概率p决定每个子节点是否继续划分或成为终点。如果继续划分该子节点,算法会随机选择一些性质和阈值作为划分的标准。
监理工程师《理论与法规》备考资料:决策树法
◆概率分枝的终点:称为损益值点。◆绘制决策树时,自左向右,形成树状,其分枝使用直线,决策点、自然状态点、损益值点,分别使用不同的符合表示。三、步骤①画一个方框作为决策点,并编号;②从决策点向右引出若干条直(折)线,形成方案枝,每条线段代表一个方案,方案名称一般直接标注在线段的上(下)方;...
监理《理论与法规》:决策树法步骤
监理《理论与法规》:决策树法步骤①画一个方框作为决策点,并编号;②从决策点向右引出若干条直(折)线,形成方案枝,每条线段代表一个方案,方案名称一般直接标注在线段的上(下)方;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;...
监理《理论与法规》:决策树法的决策过程
①先根据已知情况绘出决策树;②计算期望值。一般从终点逆向逐步计算。每个自然状态点处的损益期望值Ei按公式Ei=∑Pi×Bi计算,式中,Pi和Bi分别表示概率分枝的概率和损益值。一般将计算出的Ei值直接标注于该自然状态点的下面。③确定决策方案。各方案枝端点自然状态点的损益期望值即为各方案的损益期望值。在比较...