从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
每个“节点”代表一个决策点,每一条“分支”对应一个可能的选项,而一个“叶子节点”则代表决策的最终结果。决策树的核心思想是找出更为纯净的子集,理想情况下,每个子集中的数据都指向极其单一的结论。图片来源:大岩资本。2如何构建一棵决策树?在决策树中,有两个至关重要的问题,它们直接影响到树的构建和...
决策树,10道面试题
答案:信息增益是决策树算法中常用的一种度量标准,用于评估特征分割的效果。信息增益是父节点的熵减去加权子节点的熵。熵是一个表示概率分布混乱程度的值,计算公式为-∑p(x)log(p(x))。信息增益越大,表示分割特征带来的纯度提升越大。什么是基尼不纯度?答案:基尼不纯度是另一种用于评估特征分割效果的度量标准。
决策树分析,让你的风险应对更专业
1、决策树的要素与结构决策树分析的要素包括决策点(决策的出发点,可以有多个层级的决策点)、方案枝(决策的若干备选方案)、结点(每个方案枝在各种自然状态下的收益结果)、概率枝(每种自然状态对应的发生概率)及结果点组成。由决策点出发,从左到右根据需要决策的问题、可供选择的各种方案、各种方案的自然状态展现出...
《理论与法规》备考资料:决策树法
◆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;③每个方案枝末端画一个圆圈,代表自然状态点。
自动驾驶决策规划技术详解
2.决策树模型决策/行为树模型[7]和状态机模型类似,也是通过当前驾驶状态的属性值反应式地选择不同的驾驶动作,但不同的是该类模型将驾驶状态和控制逻辑固化到了树形结构中,通过自顶向下的“轮询”机制进行驾驶策略搜索。这类决策模型具备可视化的控制逻辑,并且控制节点可复用,但需要针对每个驾驶场景离线定义决策网路...
美团技术解析:自动驾驶中的决策规划算法概述
2)基本算法:快速搜索随机树(RRT)树的初始化:初始化树的结点集和边集,结点集只包含初始状态,边集为空(www.e993.com)2024年8月31日。树的生长:对状态空间随机采样,当采样点落在状态空间安全区域时,选择当前树中离采样点最近的结点,将其向采样点扩展(或连接)。若生成的轨迹不与障碍物发生碰撞,则将该轨迹加入树的边集,该轨迹的终点加人...
Facebook工程师教你什么是随机森林,就算零基础也可以看懂 |干货
决策树就是在给定的数据集的情况下,对新样本进行分类。而图中已有的蓝色和绿色标记点就相当于我们的数据集,而随机的x,就是新样本,我们正在做的,就是在给新样本进行分类。而如果在数据集中添加了一种颜色——红色。如果我们再按照那种方式分类,结果就会出现误差。在x<2的时候,就无法立即将其分为蓝色或者红...
监理工程师《理论与法规》备考资料:决策树法
◆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;...
2016监理工程师理论与法规:决策树法
◆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,分别使用不同的符号表示。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;...
利用统计和机器学习技术进行股票价格预测
XGBoost最主要的用途是决策树,其次是统计模型。当使用梯度提升进行回归时,每个回归树都将一个数据点映射到它的一个连续叶子上,且弱学习者是回归树。XGBoost最小化了一个正则化目标函数,该目标函数结合了凸损失函数和模型复杂性的惩罚项。训练迭代地进行,添加新树来预测先前树的残差,然后将这些树与先前树组合起来,...