【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

利用不纯度可以确定节点(最优条件),对于分类问题,通常采用基尼不纯度或者信息增益,对于回归问题,通常采用的是方差或者最小二乘拟合。当训练决策树的时候,可以计算出每个特征减少了多少树的不纯度。对于一个决策树森林来说,可以算出每个特征平均减少了多少不纯度,并把它平均减少的不纯度作为特征选择的值。下边的例子...

机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战

提升树是通过结合多个弱决策树构建的,每一棵树都试图纠正前一棵树的错误。使用梯度提升(GradientBoosting)的方法可以系统地将新模型添加到已经存在的模型集合中,从而逐步提升模型的准确率。以预测房价为例,我们可能首先使用一个简单的决策树来预测价格,然后第二棵树会专注于第一棵树预测错误的部分,通过减少这些错误...

决策树,10道面试题

剪枝可以移除树枝以简化决策树,设置最小样本数可以避免在样本数太少的情况下继续划分,设置最大深度可以限制树的生长。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...

如何用决策树模型做数据分析?

特征划分的方法除了信息增益方法外,还可以用增益率(C4.5决策树)、基尼指数(CART决策树);剪枝是决策树算法中防止过拟合的主要手段,分为预剪枝与后剪枝。预剪枝指在决策树生成过程中,对每个结点在划分前进行估计,若当前结点划分不能使决策树泛化能力提升则停止划分。后剪枝指先从训练集生成一颗决策树,自底向上对非...

想知道机器学习掌握的怎么样了吗?这有一份自测题(附答案和解析)

回归模型具有多重共线性效应,在不损失太多信息的情况下如何应对这种情况?1.去除所有共线变量1.去除所有共线变量2.去除一个变量而不是都去掉3.我们可以计算VIF(方差膨胀因子)来检验多重共线性效应,然后根据情况处理4.去除相关的变量可能会导致信息的丢失。为了保证数据的完整性,我们应该选取比如岭回...

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(www.e993.com)2024年11月1日。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...

2021年4月底,腾讯应用研究岗暑期实习面试题12道

问题2:决策树的两种剪枝策略分别是什么?问题3:信息增益比跟信息增益相比,优势是什么?问题4:介绍XdeepFM算法,XdeepFM跟DeepFM算法相比,优势是什么?问题5:对于长度较长的语料,如何使用Bert进行训练?问题6:请介绍k-mean算法的原理。问题7:逻辑回归怎么分类非线性数据?

100+数据科学面试问题和答案总结-机器学习和深度学习

构建决策树的核心算法有·ID3、C45等。ID3使用熵和信息增益来构造决策树。熵:决策树是从根节点自上而下构建的,涉及到将数据划分为同构子集。ID3使用熵来检验样本的同质性。如果样本是完全均匀的,那么熵就是0如果样本是等分的,那么熵就是1。信息增益是基于数据集在属性上分割后熵的减小。构建决策树是关于寻找返...

来!一起捋一捋机器学习分类算法

采用信息熵进行节点选择时,通过对该节点各个属性信息增益进行排序,选择具有最高信息增益的属性作为划分节点,过滤掉其他属性。决策树模型存在的一个问题是容易过拟合。因为在其决策树构建过程中试图通过生成长一棵完整的树来拟合训练集,因此却降低了测试集的准确性。