决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
生成决策树包括特征选择、决策树生成、决策树剪枝等三个步骤。在特征选择和决策树生成阶段,最重要的任务就是通过信息熵来筛选出更重要的特征,并把更重要的特征放到更靠前的节点上去。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...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
一、预剪枝预剪枝是在构建决策树的过程中,在节点划分前进行剪枝。它通过一系列的条件判断,来决定是否继续划分当前节点,从而避免过拟合的发生。1.基于信息增益的预剪枝信息增益是决策树算法中常用的划分准则,它衡量了一个特征对于分类结果的重要性。在预剪枝中,可以设置一个阈值,当某个特征的信息增益小于该阈值...
我国数据分类分级研究进展与企业实施路径建议
(2)基于决策树算法。冯晓荣等人提出一种改进的基于Boosting算法的C4.5决策树文本分类模型。陈晶采用随机森林算法完成聚类数据的预处理,剔除网络数据的不相关特征属性,并利用邻域粗糙集算法提取特征,去除冗余数据后,建立基于极端梯度提升算法的分类模型,利用网格搜索法自动优化选择,设置学习目标参数、通用参数等...
重磅!这篇Nature刚刚打破世界纪录,这个新玩意有点不一样!
1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操1.用使用实验数据训练机器学习模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物这两个实操项目同时穿插讲解如下内容1.模型性能的评估方法1.1交叉验证:评估估计器的...
【机器学习】图解朴素贝叶斯|算法|高斯|定理|特征值_网易订阅
在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出和特征之间的关系(决策函数或者条件分布)。但朴素贝叶斯是生成方法,它直接找出特征输出和特征的联合分布,进而通过计算得出结果判定。朴素贝叶斯是一个非常直观的模型,在很多领域有广泛的应用,比如早期的文本分类,很多时候会...
人工智能最擅长什么:稳定世界原则
在做决定时,专家通常比新手使用的信息更少,因为他们知道哪些信息是相关的,哪些是可以忽略的(www.e993.com)2024年9月18日。如果某些线索(特征)比其他线索(特征)更重要,那么专家会首先考虑这些线索,并可能仅根据最重要的线索做出决定。我和我的研究团队将这些直觉感知编入简单的算法程序,因其使用的信息更少、速度更快,故称之为“快速节俭决策树”...
交叉前沿:人工智能与生态学的协同未来
机器学习模型有多种形式;有些较为简单,如决策树和线性模型;有些更为复杂,例如人工神经网络就是受启发于大脑神经元连接,利用层次结构计算加权点积,并通过非线性函数进行处理。深度神经网络拥有许多层,并在大型数据集上进行训练。虽然近年来机器学习特别是深度学习在人工智能领域备受瞩目,但还有其他一些并行发展的人工...
博锐尚格 AI天天见五:决策树算法应用探索
图一.成本最优生成决策树实例图二.步数最优生成决策树实例应用成效:简化设备设施故障排查步骤基于决策树算法的建筑设备设施故障的排查流程已经在博锐尚格设备设施AIOT增强管理解决方案中得到应用。设备设施AIOT增强管理解决方案是向建筑运维管理组织,提供覆盖完整工作的数字化转型方案,利用AIOT技术帮助客户转型成为信...
机器学习 | 决策树的生成过程是怎样?(一)
二、决策树构建过程步骤一:将所有的特征看成一个一个的节点,eg(拥有房产、婚姻状态、年收入这些特征,我们可以看成一个一个的节点。)步骤二:遍历当前特征的每一种分割方式,找到最好的分割点eg(婚姻状态这个特征,我们可以按照单身、已婚、离婚进行划分;也可以按照结过婚、没有结过婚进行划分);将数据划分为不同...
决策树,10道面试题
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...