策略产品经理:模型训练常知的六种算法
1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。2.决策节点和叶子节点:叶子节点“不再被分割”,但可以分,决策节点根据特征继续分割。3.父节点与子节点:被分割成子节点的节点被称为子节点的父节点。决策树种类:①分类树②回归树决策树效果评估:选择哪些特征组合构建效果最好呢?分类树:基尼...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
在树的每个决策节点处,根据判断结果进入一个分支,反复执行这种操作直到到达叶子节点,得到预测结果。这些规则通过训练得到,而不是人工制定的。决策树既可以用于分类问题,也可以用于回归问题。分类树的映射函数是多维空间的分段线性划分,用平行于各坐标轴的超平面对空间进行切分;回归树的映射函数是分段常数函数。决策树是...
有监督学习算法介绍:K近邻与决策树(分类与回归树)
分类与回归树(ClassificationandRegressionTree,CART)是另一种常见的监督机器学习技术,可用于预测产生分类树的分类目标变量或产生回归树的连续目标变量。CART常用于二进制分类或回归。我们用一个简化的公司分类模型对CART进行讨论,分类依据是公司是否增加了向股东支付的股息。该分类需要一个二叉树:一个初始根节点、决...
从小白到大师:一文Get决策树的分类与回归分析
从图中可以看出,如果可解读性是重要因素,决策树模型是个不错的选择。尽管上图显示了基于分类目标(分类)的决策树的概念,但如果目标为实数,它也同样使用(回归)。本教程将讨论如何使用Python的scikit-learn库构建决策树模型。其中将包括:决策树的基本概念决策树学习算法背后的计算信息增益和不纯性度量分类树...
决策树最最最最最最常被问到的6个基础问题
回归树的流程类似于分类树,不同的是回归树采用的是均方误差作为划分标准。回归树会尽可能的寻找最小化均方误差,即预测值和实际值的误差最小,且越小则越有可能作为新的节点。3.决策树对于缺失值的处理?当开始选择属性来划分数据集时,样本在某几个属性上有缺失时的处理...
“海量”专题(134)——基于回归树的因子择时模型
基于回归决策树模型可构建滚动模型进行因子方向性择时,具体步骤如下:1)每个月基于历史5年数据训练回归决策树;2)基于当前择时变量以及回归决策树得到因子收益预测;3)根据因子收益预测方向,在相应的方向上暴露1单位敞口(www.e993.com)2024年7月19日。下图对比展示了回归树因子择时组合、衰减回归树因子择时组合以及长期持有1单位小市值敞口的组合的...
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
用学术一点的语言就是决策树的输出是离散型随机变量,回归树的输出是连续型随机变量,这篇文章的重点是讲解输出是离散型随机变量的决策树,当你明白决策树的运行机理后,回归树也就触类旁通了。名字中的树,顾名思义,就是模型的结构是树形结构,树形结构的主要优点就是可读性较强,分类速度较快。树是由躯干和叶子...
【今日热搜】决策树
决策树是利用树形图进行决策的预测模型,表现出的是对象属性与对象值之间的一种映射关系,是归纳学习和数据挖掘的重要方法。决策树分为分类树和回归树两种:分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树。(《决策树——用一棵树去分析问题》来源:秒懂百科)...
关于决策树,你一定要知道的知识点!
决策树不仅可以用在分类中,还可以用在回归中(预测连续的值而非类别概率)。用在分类中的决策树称为分类树,用在回归的中决策树称为回归树。在回归任务中,学习目标不再是分类,而是一个连续值。此时,基尼系数不再适用于衡量数据的混乱程度,一般使用方差来衡量数据的混乱程度。
文科生也能看懂的机器学习教程2:决策树和随机森林
决策树有多种算法,最常用的是ID3(ID代表“迭代二分法”)和CART(CART代表“分类和回归树”)。这些算法中的每一个都使用不同的度量来决定何时分割。ID3树使用信息增益,而CART树使用基尼指数。ID3树和信息增益基本上ID3树的全部意义在于最大限度地提高信息收益,因此也被称为贪婪的树。