深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
我们还定义了另一个函数,该函数在二维空间上创建一个网格,并获取训练后的决策树对该网格上每个点的预测。它将预测标签为1(y^=1)的点指定为浅蓝色,将预测标签为0(y^=0)的点指定为橙色。使用这个函数可以在二维图中看到决策树对所有点的预测。defplot_boundary(X,y,clf,lims):gx1,gx2=np.m...
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...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。无监督学习算法无监督学习算法则需要在没有明确标签的情况下从数据中学习结构和模式。这类算法主要用于聚类、降维和关联规则挖掘等任务。比如,K均值聚类、主成分分析(PCA)和关联规则挖掘都是常见的无监督学习算法。如果对无监督学习的基本概念还不太清...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
决策树是一种监督学习算法,它通过构建树状结构来预测分类或回归问题。决策树通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树状结构,每个内部节点表示一个特征的比较,每个分支表示一个可能的输出。决策树在金融、医疗和市场营销等领域有广泛应用。决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个节...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
决策树生成算法递归地生成决策树。这样生成的决策树对训练数据的分类很准确,但对未知的测试数据的分类不那么准确,容易发生“过拟合现象”。所以需要用决策树的剪枝策略优化过拟合问题。本文将针对决策树的预剪枝和后剪枝对决策树的原理进行介绍。风险提示:本报告仅对模型作客观呈现,不具备任何投资建议。历史业绩不代...
逻辑回归算法:如何找出薅羊毛用户?
对多重共线性敏感:当自变量之间存在高度相关性时,稳定性和可靠性可能会受到影响(www.e993.com)2024年9月15日。四、总结本文我们介绍了逻辑回归的原理、应用场景和优缺点,逻辑回归是在线性回归的基础上,将预测值转化为事件的概率,用来解决分类问题。下篇文章,我们来聊一聊决策树和随机森林算法,敬请期待。
融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和...
学习历史的数据集由一个源RL算法生成,然后通过给定先前学习历史作为上下文,一个因果transformer通过自回归预测动作来进行训练。与post-learning或expertsequences的序列决策预测架构不同,AD能够在不更新其网络参数的情况下完全在上下文中改进其策略。文中证明,AD可以在各种具有稀疏奖赏,组合任务结构和基于像素观测的环境中...
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
决策树的原理和算法部分就基本上介绍完毕,因为防止模型过拟合也是机器学习中的一个重要议题,所以,我再简单介绍一下决策树的剪枝。之所以会发生过拟合,是因为我们在学习的过程中过多地考虑如何提高对训练数据的正确分类上,所以有的时候就会构建出过于复杂的决策树。而决策树一旦复杂,对测试数据的分类就没那么精确了,...
7个步骤详解AdaBoost 算法原理和构建流程
下面我就用这个简单的数据集来解释AdaBoost算法的工作原理。1、构建第一个弱学习者:找到性能最好的“树桩”第一步,我们需要寻找一个弱学习者,它可以对我们的目标(>50k收入)进行简单得规则判断,并且要比随机猜测要好。AdaBoost可以与多种机器学习算法结合使用。一般情况下我们会选择决策树作为弱学习者,这是...
不使用技术术语介绍Adaptive、GBDT、XGboosting等提升算法的原理
当我们构建一个超过1级的树时,预测也取决于我们如何构建树。我们可以通过使用不同顺序的预测器得出不同的预测结果。这削弱了我们的目的。这也是为什么对于不平衡数据集,提升算法比随机森林和决策树给出了更稳健的分析。提升算法将能够更好地预测少数族裔的模型纳入其中。