从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
信息增益(InformationGain):衡量通过某个特征进行分裂后,数据集的熵(不确定性)降低了多少。信息增益大的特征通常是优先选择的。基尼系数(GiniIndex):用于评估数据集的纯度,基尼系数越低,表示数据集越纯,决策树会优先选择使基尼系数降低最多的特征。卡方检验(Chi-squareTest):用于检测类别与特征之间的独立性,...
决策树算法的剪枝策略:优化模型的关键路径
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。与信息增益类似,可以设置一个阈值,当某...
详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
基尼指数(GiniIndex)和信息增益(InformationGain)都是量化区分不同阶层的特征的“有用性”的指标。从本质上讲,它们提供了一种评估功能将数据划分为类的效果的方法。通过选择杂质减少最多的特征(最低的基尼指数或最高的信息增益),就可以做出一个启发式决策,这是树生长这一步的最佳局部选择。过拟合和修剪决策...
XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新
基尼指数(GiniIndex)和信息增益(InformationGain)都是量化区分不同阶层的特征的“有用性”的指标。从本质上讲,它们提供了一种评估功能将数据划分为类的效果的方法。通过选择杂质减少最多的特征(最低的基尼指数或最高的信息增益),就可以做出一个启发式决策,这是树生长这一步的最佳局部选择。过拟合和修剪决策...
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
从名字来看,决策的的意思就是在众多类别中我们需要决策出我们分类的东西是属于哪一个类别,决策离散型的值的叫决策树,决策连续型值的叫回归树。用学术一点的语言就是决策树的输出是离散型随机变量,回归树的输出是连续型随机变量,这篇文章的重点是讲解输出是离散型随机变量的决策树,当你明白决策树的运行机理后,回归...
机器学习 | 决策树的生成过程是怎样?(一)
决策树使用信息增益作为选择特征的依据,公式如下:H(D)为:分割前的纯度(www.e993.com)2024年9月15日。H(D|A)为:在给定条件A下的纯度,两者之差为信息增益度。如果信息增益度越大,则H(D|A)越小,则代表结果集的数据越纯。计算纯度的度量方式:Gini、信息熵、错误率。一般情况下,选择信息熵和Gini系数,这三者的值越大,表示越“不纯...
决策树,10道面试题
什么是信息增益?答案:信息增益是决策树算法中常用的一种度量标准,用于评估特征分割的效果。信息增益是父节点的熵减去加权子节点的熵。熵是一个表示概率分布混乱程度的值,计算公式为-∑p(x)log(p(x))。信息增益越大,表示分割特征带来的纯度提升越大。
入门| 机器学习第一课:决策树学习概述与实现
信息增益和熵信息增益是选择最佳属性常用且容易上手的方法之一。它使用另一种叫做熵的属性计算出来。熵是物理学和数学中的概念,指系统的随机性或混乱度。在信息论中,它指的是一组样本的混乱度。我们通过一个例子来说明:你有两个装满巧克力的袋子。巧克力有红的也有蓝的。你想通过计算巧克力的数量来测量袋子的...
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
如果是离线的话,L1正则可以有稀疏解,batch大点应该也有帮助,在线的解决思路有ftrl,rds,robots,还有阿里的mlr。当然还可以用gbdt,fm,ffm做一些特性选择和组合应该也有效果。9、机器学习里面的聚类和分类模型有哪些?分类:LR、SVM、KNN、决策树、RandomForest、GBDT...
常用机器学习算法优缺点分析|贝叶斯|高维|聚类_网易订阅
属于弱分类器,且容易过拟合,可用bagging的方式减小方差(如随机森林),boosting的方式减少偏差(如GBDT、xgboost);于各类别样本数量不一致的数据,信息增益偏向于那些更多数值的特征;容易忽略数据集中属性的相互关联。4.随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法,如果分类模型,多个决策树进行投票处理,如果为回归模型...