机器学习之决策树算法

决策树的构建过程中,需要对每个特征进行多次划分,并计算信息增益、基尼系数等指标。这导致了决策树算法的计算复杂度较高,特别是在处理大规模数据集时。为了降低计算负担,可以采用一些优化技术,如特征选择和剪枝。六、决策树的日常应用场景有哪些?1.信用评估银行或金融机构在进行个人或企业信贷审批时,可以使用决...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

生成决策树包括特征选择、决策树生成、决策树剪枝等三个步骤。在特征选择和决策树生成阶段,最重要的任务就是通过信息熵来筛选出更重要的特征,并把更重要的特征放到更靠前的节点上去。决策树会评估每一个特征划分后系统的“信息熵指标”,“信息熵指标”最低的特征越靠近根节点,这样一来,决策树的复杂度和计算时间...

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

特征选择是决定用哪个特征来分裂节点的过程,它对决策树的性能有着至关重要的影响。主要的特征选择方法包括:信息增益:度量分裂前后信息不确定性的减少,也就是说,它寻找能够最好地清理数据的特征。增益率:调整信息增益,解决偏向于选择拥有大量值的特征的问题。基尼不纯度:常用于CART算法,度量数据集的不纯度,基尼不...

施荣盛:统一框架下的沪深300指数增强

这表明,我们的alpha模型在个股选择上表现出较强的能力,能够有效整合和挖掘个股的基本面、市场情绪、技术指标等多维度信息,从中甄选出表现优异的个股。这部分收益占据了超额收益的绝大部分,是我们策略成功的核心驱动力(6.650,-0.10,-1.48%)。如前面所述,尽管我们的策略设计并没有刻意利用行业和风格轮动的信号来增...

基于多模态数据的学习者专注度研究

因此,研究选择了单一规则法、线性逻辑回归、支持向量机、贝叶斯网络、决策树与随机森林这六种常用且有效的机器学习方法构建模型,并使用通过混淆矩阵计算得到的准确率、精确率、召回率和F1分数作为性能参数,选择单一规则法作为基线分类器,评估和比较以上六种方法所建模型的预测性能。此外,为了减少监督学习中常见的过度...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

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预测结果来提高模型的准确性和稳定性(www.e993.com)2024年11月28日。随机森林通过随机选择数据集中的一部分特征和样本，构建多个不同的决策树，然后综合它们的预测结果来进行最终的分类或回归。随机森林在欺诈检测、信用评分和推荐系统等领域有广泛应用。随机森林的基本原理是通过构建多棵...

限免访问 | SAE《车辆动力学、稳定性及NVH》期刊论文 | 线控底盘...

图像处理、特征选择和决策树分类对电动汽车动力系统噪声分离的影响分析KatjaFr??hlingsdorf,德国亚琛工业大学02UsinganInerter-BasedSuspensiontoReduceCarbodyFlexibleVibrationandImproveRiding-Comfort利用基于惯性的悬架来减少车身柔性振动,提高乘坐舒适性...

无人机多光谱与热红外数据,在农业应用中,如何监测小麦土壤水分

RF基于随机抽样和随机特征选择构建决策树,增加了决策树的多样性,能够大幅降低过拟合风险,更好地模拟多维变量之间的非线性关系。采用决定系数R2、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE和均方误差MSE验证模型精度。评价指标的计算公式如下:式中:Ai为第i个预测值;Ai(为第i个实测值;Ai为预测值的平均值。

特征选择:11 种特征选择策略总结

现在我们已经拟合了模型,让我们进行另一轮特征选择。特征系数如果正在运行回归任务,则特征适应度的一个关键指标是回归系数(所谓的beta系数),它显示了模型中特征的相对贡献。有了这些信息,可以删除贡献很小或没有贡献的功能。#featurecoefficientscoeffs=model.coef_...

特征选择怎么做?这篇文章告诉你

正如我们在下面看到的,仅仅使用3个特征,只会导致准确率下降0.03%,训练时间减少一半。我们还可以通过可视化一个训练过的决策树来理解如何进行特征选择。start=time.process_time()trainedtree=tree.DecisionTreeClassifier().fit(X_Train,Y_Train)...