决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

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就会减少,模型就会更高效。不同的决策树算法,所谓的“信息熵指标”也不一样,比如ID3算法使用的是信息增益,C4.5算法使用的是信息增益率,目前使用较多的CART算法使用的是Gini系数,这里不...

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

例如,在金融领域,决策树能够帮助评估和预测贷款违约的可能性;在电子商务中,它可以用来预测用户的购买行为,甚至在更复杂的领域,比如生物信息学中,决策树可以辅助从复杂的基因数据中发现疾病与特定基因之间的关联。通过引入机器学习,我们让决策树这一概念超越了人类直觉的局限性,使它能处理远超人脑处理能力的数据量和复...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

对于那些各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征(只要是使用了信息增益,都有这个缺点,如RF)。七、K-Means聚类K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法...

华夏基金宋洋:系统化、可持续、多资产的绝对收益投资

在我的系统化投资框架中,选股的决策环节是采用量化决策的,在资产配置和策略配置决策环节会在主观决策和量化决策之间,根据与待解决问题的决策适配度寻优比较,确定投资决策的生成方式。其实主观决策本质是一个决策树机制,我也会持续研究每个决策节点可以由数据决策替代的可能性,不断优化、迭代。系统化投资包含宏观中观和...

决策树,10道面试题

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。如何理解决策树的“熵”和“信息增益”?答:熵用于衡量数据集的无序程度,信息增益用于度量特征按其值划分数据集后,数据集无序程度的减少。

博锐尚格 AI天天见五:决策树算法应用探索

决策树是一个利用树状的图形结构来为已知的需求提供相应决策方案的工具(www.e993.com)2024年11月1日。ID3算法是生成决策树的一种常用算法,通过计算混合物体依据某个判断条件进行分类后的信息增益,选择其中信息增益最大的那个作为本次分类的判断条件。信息增益是以某个判断条件对物体进行划分前后的熵的差值。熵可以表示物体之间混合的混乱程度,熵越...

入门| 机器学习第一课:决策树学习概述与实现

为了构建决策树,我们需要选择其中一个属性作为根节点。我们想要选择具备最高信息增益的属性。现在我们来计算这些属性的信息增益。颜色相关的信息增益是:我们刚才计算了与类别相关的巧克力的熵,是0.8812。如果我们想吃15块士力架而不是10块KitKat,则红色巧克力的熵是:...

机器学习中决策树的原理与算法 | 科普

所以,如何构建一个决策树的方法截止现在已经基本上全部介绍给了大家,在学术上,常用的算法有ID3算法,C4.5算法和CART算法,其实这些算法和我上面介绍的方法和思想基本上完全一样,只是在选择目标函数的时候有一些差别,我说的是最小化条件信息熵,ID3用的是信息增益,C4.5算法用的是信息增益比,CART算法用的是基尼...

开发者自述:我是如何理解决策树的

3:决策树来如何预测:现在我们以DataAnalysis中的经典案例来进行分析:从上边的表述中的相关信息,我们可以通过记录以前的用户的一些相关的特性,比如记录这个用户是否可以偿还债务,是否拥有房产,是否结过婚,年收入等,来构建我们所需要的决策树。上表根据历史数据,记录已有的用户是否可以偿还债务,以及相关的信息。通过...

基于学习投入的混合式教学预警模型研究——以大学物理为例

决策树是一种树型预测模型,是预测分类的常用方法,决策树方法的计算量比较小、可以处理连续和离散数据、能够生成易于理解的分类模型。常用的决策树算法有以信息增益为度量的ID3算法,以信息增益比为度量的C4.5算法,以Gini系数为度量的CART算法。C5.0是在C4.5基础上改进的算法,包括了C4.5的全部功能...