深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
使用这个函数可以在二维图中看到决策树对所有点的预测。defplot_boundary(X,y,clf,lims):gx1,gx2=np.meshgrid(np.arange(lims[0],lims[1],(lims[1]-lims[0])/300.0),np.arange(lims[2],lims[3],(lims[3]-lims[2])/300.0))cmap_light=ListedColormap(['lightsalmon','a...
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
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Y,输出Y可以是连续值(回归)或类标签(分类)。随机森林集合定义了一个新函数R:X→Y,它对所有单个树的输出进行多数投票(分类)或平均(回归),数学上表示为:与决策树一样,随机森林也旨在近似概率分布D上的...
7个步骤详解AdaBoost 算法原理和构建流程
Gini_attribute=(n_1/n)*Gini_1+(n_2/n)*Gini_2Gini_attribute=round(Gini_attribute,3)print(f'Gini_{attribute}={Gini_attribute}')returnGini_attributedeffind_attribute_that_shows_the_smallest_gini_index(df):'''Args:df:thetrainingsdatasetstoredinadata...
员工一言不合就离职怎么办?用 Python 写了个员工流失预测模型
1、决策树我们使用决策树进行建模,设置特征选择标准为gini,树的深度为5。输出分类的评估报告:#训练模型clf=DecisionTreeClassifier(criterion='gini',max_depth=5,random_state=25)clf.fit(X_train,y_train)train_pred=clf.predict(X_train)...