AI产品经理必懂算法:决策树
接下来了解下决策树算法的演进历史,这其中就包含了主流的几种决策树算法,顺便我们也可以了解一下这几种决策树的差别。1.ID3(IterativeDichotomiser3)J.R.Quinlan在20世纪80年代提出了ID3算法,该算法奠定了日后决策树算法发展的基础。ID3采用香浓的信息熵来计算特征的区分度。选择熵减少程度最大的特征来划分...
ID3、C4.5、CART三种决策树的区别
C4.5决策树的提出完全是为了解决ID3决策树的一个缺点,当一个属性的可取值数目较多时,那么可能在这个属性对应的可取值下的样本只有一个或者是很少个,那么这个时候它的信息增益是非常高的,这个时候纯度很高,ID3决策树会认为这个属性很适合划分,但是较多取值的属性来进行划分带来的问题是它的泛化能力比较弱,不能够对新样...
决策树,10道面试题
剪枝可以移除树枝以简化决策树,设置最小样本数可以避免在样本数太少的情况下继续划分,设置最大深度可以限制树的生长。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...
算法工程师的面试难不难,如何准备?-图像处理/CV/ML/DL到HR面总结
6、决策树过拟合哪些方法,前后剪枝决策树对训练属性有很好的分类能力;但对位置的测试数据未必有好的分类能力,泛化能力弱,即发生过拟合。防止过拟合的方法:剪枝(把一些相关的属性归为一个大类,减少决策树的分叉);随机森林7、L1正则为什么可以把系数压缩成0,坐标回归的具体实现细节?L1正则化可以实现稀疏(即...
一文通俗讲透决策树模型
自上而下的贪心算法:每一步(节点)都选择现在最优(信息增益、gini、平方误差损失)的特征划分,最终生成一颗决策树,这也是决策树普遍的启发式方法,代表有:cart树、ID3、C4.5树等等随机优化:随机选择特征及划分方式,通常这种方法单树的生长较快且复杂度较高。模型的随机性、偏差比较大(模型的方差相对较小,不容易过...