AI 科普丨通透!机器学习各大模型原理的深度剖析!

决策树模型的基本原理是递归地将数据集划分成若干个子数据集,直到每个子数据集都属于同一类别或者满足某个停止条件。在划分过程中,决策树模型采用信息增益、信息增益率、基尼指数等指标来评估划分的好坏,以选择最佳的划分属性。决策树模型的代表模型有很多,其中最著名的有ID3、C4.5、CART等。ID3算法是决策树算法的鼻...

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...

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...

博锐尚格 AI天天见五:决策树算法应用探索

理念解析:决策树算法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。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...

开发者自述:我是如何理解决策树的

采用上面算法生成的决策树在事件中往往会导致过滤拟合(www.e993.com)2024年11月1日。也就是该决策树对训练数据可以得到很低的错误率,但是运用到测试数据上却得到非常高的错误率。过渡拟合的原因有以下几点:1.噪音数据:训练数据中存在噪音数据,决策树的某些节点有噪音数据作为分割标准,导致决策树无法代表真实数据。

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。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。

决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径

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时,停止划分该节点,将该节点设为叶子节点。2.基于基尼指数的预剪枝基尼指数是另一种常用的划分准则,它衡量了一个特征的纯度。与信息增益类...

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

找不到最优风险最小化的树,是因为我们不知道真实的数据分布d。所以只能使用启发式方法,如基尼指数或信息增益,根据可用数据局部优化树,而谨慎分割和修剪等技术有助于管理模型的复杂性,避免过拟合。随机森林随机森林是决策树T_1,T_2,...的集合,T_n,其中每个决策树T_i:X→Y将输入特征空间X映射到输出...

金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、数学建模科研适用

5、randomforestmodel随机森林模型并返回准确率和特征排名决策树：（1）ID3:基于信息增益大的数据特征划分层次（2）C4.5:基于信息增益比=信息增益/特征熵划分层次（3）CART:基于Gini划分层次基于Bagging集成学习算法，有多棵决策树组成（通常是CART决策树），其主要特性有：（1）样本和特征随机采样（2）...