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...

FVCOM水环境、污染物迁移、水交换、水质、潮流、温盐、波浪及泥沙...

8、决策树的工作原理(什么是信息熵和信息增益?ID3算法和C4.5算法的区别与联系)9、随机森林的工作原理(为什么需要随机森林算法?广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么?“随机”的本质是什么?怎样可视化、解读随机森林的结果?)10、Bagging与Boosting的区别与联系11、AdaBoostvs.GradientBoosting的工作原...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

分类决策存在错误率;对输入数据的表达形式很敏感。三、逻辑回归LogisticRegression属于判别式模型,有很多正则化模型的方法(L0,L1,L2,etc),而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树与SVM机相比,你还会得到一个不错的概率解释,你甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法,...

Review:构建有表现力且易处理的概率生成模型|算法|模态|鲁棒性|...

其他方法探索了整合信息瓶颈[Peharzetal.,2013]以及模拟决策树学习的切集条件[Rahmanetal.,2014]。然而,所有上述方法都基于启发式方法,缺乏坚实的理论基础。贝叶斯方法。对于PC的结构学习,可能是最合理和最优雅的方法之一是采用贝叶斯视角。通过将参数化密度视为θ和G的函数,即Pθ,G(x)=P(x|θ,...

决策树,10道面试题

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。什么是基尼不纯度?

博锐尚格 AI天天见五:决策树算法应用探索

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(www.e993.com)2024年11月1日。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。熵可以表示物体之间混合的混乱程度,熵越...

入门| 机器学习第一课:决策树学习概述与实现

继续计算第二个袋子的熵,里面有50块红色巧克力,0块蓝色巧克力。得到的熵是0。如果你理解这个概念,太好了!我们现在转到信息增益。信息增益信息增益是由基于给定属性的样本分割导致的熵下降。从数学角度上看,信息增益的定义为:S代表整个样本集,A代表我们想要分割的属性。|S|代表样本数量,|Sv|表示...

开发者自述:我是如何理解决策树的

上面的三个公式均是值越大,表示越“不纯”,越小表示越“纯”。三种公式只需要取一种即可,实践证明三种公司的选择对最终分类准确率的影响并不大,一般使用熵公式。纯度差,也称为信息增益(InformationGain),公式如下:其中,I代表不纯度(也就是上面三个公式的任意一种),K代表分割的节点数,一般K=2。vj表示...

机器学习中决策树的原理与算法 | 科普

在构建一颗决策树的时候我们需要解决的问题有三个:根结点放置哪个条件属性;下面的结点放置哪个属性;什么时候停止树的生长。为了解决上面三个问题,我们需要引入一些概念。第一个引入的概念叫信息熵,英文名为Entropy。在TomMitchell的书中是这样解释信息熵的:...

基于学习投入的混合式教学预警模型研究——以大学物理为例

王磊等人比较了多种算法的学业预警模型,发现随机森林算法召回率最高是87%[8];王改花使用决策树算法预警,所有的预测准确概率介于70.25%～95.10%之间[9];崔仁桀用决策树C4.5算法构建学习成绩预警模型,决策树学习预警模型的预测性能为83%[10]。