从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

增益率(GainRatio):对信息增益的改进,解决了信息增益偏向多值特征的问题。2、何时停止分裂?这是另一个影响决策树性能的重要问题。决策树的分裂过程不能无限制地进行,否则可能导致模型过拟合——过度适应训练数据,而在新数据上表现不佳。因此,合理地设置停止条件至关重要。常见的停止条件包括:最大深度(MaxD...

机器学习之决策树算法

聪明的你或许已经发现了,决策树算法其实就是为了找到能够迅速使熵变小,直至熵为0的那条路径,这就是信息增益的那条路。我们将对每个特征划分数据集的结果计算一次信息熵,然后判断按照哪个特征划分数据集是最好的划分方式。举个容易理解的例子:解决问题:预设4个自变量:天气、温度、湿度、风速,预测学校会不会举办运...

透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘

数学原理揭秘:决策树的构建基于信息增益(InformationGain)或基尼不纯度(GiniImpurity)等准则,这些准则本质上是在衡量数据划分前后的“纯度”变化。通过递归地选择最优特征进行划分,直到达到某个停止条件(如叶节点样本纯度足够高或树达到一定深度),决策树便得以成形。第二部分:梯度提升的阶梯——从错误中学习梯度提...

中国银行取得基于区块链和同态加密的决策树模型训练方法及装置...

专利摘要显示,本发明公开了一种基于区块链和同态加密的决策树模型训练方法及装置,该方法应用于加入区块链网络的参与方节点,包括:获得用户特征,计算所述用户特征的信息增益;对所述用户特征的信息增益进行同态加密,获得用户特征的信息增益密文数据,将所述用户特征的信息增益密文数据生成区块,将所述区块上传到区块链网络;从...

美团机器学习岗面试9道|含解析|样本|锚点|聚类|拟合|序列|正则化...

通过最大似然估计优化参数w和b。逻辑回归易于实现,计算效率高,但不适合处理复杂的非线性关系。问题9、介绍一下决策树和XGBoost决策树:一种树形结构的模型,通过对特征进行分裂(如基于Gini指数或信息增益)逐层构建,直到达到预设的停止条件。决策树易于理解和解释,但容易过拟合。

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

不同的决策树算法,所谓的“信息熵指标”也不一样,比如ID3算法使用的是信息增益,C4.5算法使用的是信息增益率,目前使用较多的CART算法使用的是Gini系数,这里不再赘述,感兴趣的话可以自己查一下相关资料(www.e993.com)2024年11月7日。上图的决策树,根据“信息熵指标”优化后的结果如下:...

AI产品经理必知的100个专业术语

分类是将输入数据分配到预定义类别中的任务。常用算法包括逻辑回归、支持向量机等。14、聚类(Clustering)聚类是将数据点分成多个组的过程,使得组内成员比组间成员更相似。常用方法包括K均值聚类。15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代...

AI 科普丨通透!机器学习各大模型原理的深度剖析!

ID3算法是决策树算法的鼻祖,它采用信息增益来选择最佳划分属性;C4.5算法是ID3算法的改进版,它采用信息增益率来选择最佳划分属性,同时采用剪枝策略来提高决策树的泛化能力;CART算法则是分类和回归树的简称,它采用基尼指数来选择最佳划分属性,并能够处理连续属性和有序属性。

决策树,10道面试题

决策树的实现算法有哪些?答:最常用的决策树实现算法有ID3、C4.5和CART。ID3使用信息增益来选择特征,C4.5是ID3的扩展,它使用信息增益比。CART产生二叉决策树,使用基尼指数选择特征。如何理解决策树的“熵”和“信息增益”?答:熵用于衡量数据集的无序程度,信息增益用于度量特征按其值划分数据集后,数据集无序程度...

基于决策树的新能源汽车事故关联出行特征分析研究

为了深入研究新能源汽车出行轨迹与交通事故之间的关联性,本文运用决策树算法对新能源汽车出行特征与事故车辆的重要程度进行量化评价。其中,决策树算法的基本思想是以信息增益来度量特征,选择信息增益最大的特征进行分裂,按照自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策树空间。具体操作流程包括:一是初始化特征集合和数据集合;二是...