决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

难以处理连续型特征:决策树对于连续型特征的处理相对困难,需要进行离散化或采用其他方法进行处理。生成过程不稳定:决策树的生成过程是基于启发式算法的,不同的启发式算法可能生成不同的决策树,导致结果的不稳定性。六、随机森林:三个臭皮匠,赛过诸葛亮单棵决策树容易出现过拟合的情况,并且结果也较不稳定,这时候我...

【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法

单变量特征选择方法独立的衡量每个特征与响应变量之间的关系,另一种主流的特征选择方法是基于机器学习模型的方法。有些机器学习方法本身就具有对特征进行打分的机制,或者很容易将其运用到特征选择任务中,例如回归模型,SVM,决策树,随机森林等等。说句题外话,这种方法好像在一些地方叫做wrapper类型,大概意思是说,特征排序模型...

【机器学习】图解朴素贝叶斯|算法|高斯|定理|特征值_网易订阅

一种处理方式是:把它转换成离散型的值。比如:如果身高在160cm以下,特征值为1;在160cm和170cm之间,特征值为2;在170cm之上,特征值为3。当然有不同的转换方法,比如还可以:将身高转换为3个特征,分别是f1、f2、f3;如果身高是160cm以下,这三个特征的值分别是1、0、0;若身高在170cm之上,这三个特征的...

0919 II CDE征求《成人用药数据外推至儿科人群的定量方法学指导...

根据所分析变量(即效应指标)的类型,分为针对离散型变量的概率模型分析,例如logit模型等;针对事件发生时间的生存分析,例如Cox回归模型和Weibull分布模型等;针对连续型变量的经验性或基于机制的药代动力学-药效动力学模型分析,例如Emax模型或间接反应模型等。以机制为导向的分析方法。该方法主要是通过既往的知识或体内外、...

判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法

当然,朴素贝叶斯方法可以扩展到x和y都有多个离散值的情况。对于特征是连续值的情况,我们也可以采用分段的方法来将连续值转化为离散值。具体怎么转化能够最优,我们可以采用信息增益的度量方法来确定(参见Mitchell的《机器学习》决策树那一章)。比如房子大小可以如下划分成离散值:...

机器学习中决策树的原理与算法 | 科普

介绍了上面三个概念,我们就可以回答在构造决策树的时候遇到的第一个问题了:根结点放置哪个条件属性(www.e993.com)2024年11月10日。我们的放置方法是:选择信息增益最大的一个属性作为根结点。因为一个数据集的信息熵是固定的,所以这个问题就转化为选择条件信息熵最小的属性,所以我们只要求出条件信息熵最小的属性就知道根结点了。

数据代码分享|R语言用CHAID决策树分析花卉栽培影响因素数据可视化...

CHAID决策树的优点是能够处理离散型和连续型的特征变量,并且可以处理多分类问题。它还可以自动选择最佳的分割点,减少了人工选择特征的主观性。然而,CHAID决策树在处理高维数据和处理缺失值方面存在一定的局限性。#获得训练集train<-sample(1:nrow(df2),nrow(df2)*0.8)...

超干!Gain 算法实现缺失值预测

1.3基于机器学习的方法机器学习学科内有已经有多种方法被拓展在数据填补上,常见的包括K近邻填补法、基于聚类的填补法、基于决策树的填补法、基于神经网络的填补法等。KNN算法在机器学习内比较适用于数据的分类,算法从带有标签的数据库内选取离待测试样本最近邻的K个样本,通过统计K个最近邻样本的标签来标识...

社会化媒体情绪研究评述

决策树是机器学习中另外一种预测模型，可用于分类(离散型结果，如股票涨跌)和回归(连续型结果，如股价)。每棵决策树代表的是实例属性与实例值时间的映射关系。决策树的叶子结点包含一个或多个实例，分类问题时使用投票法决定该叶子结点的类别，回归问题时一般采用取平均值的方式确定输出。非叶子结点是某个属性值的...

携程金融自动化迭代反欺诈模型体系

缺失值/特殊值填充。因为我们的流程中会用到DNN深度学习的方法,而此类方法对缺失值较为敏感,所以我们需要将这部分特殊情况用正常的取值情况去替代。我们目前使用的替代方法是找到与特殊值黑样本率最接近的正常值区间,用区间中的值进行特殊值替代。如果变量是离散型变量,那么我们需要将其转成one-hot形式。