【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
一棵完整决策树的非叶子节点为{T1,T2,T3,……,Tn},计算所有非叶子节点表面误差率增益值(α值),该方法通过修剪表面误差增益最小的非叶子节点,完成对决策树的剪枝处理,表面误差增益值的计算公式为:其中,R(t)为叶子结点误差代价,R(T)为子树误差代价,N(T)为子树节点个数,R(t)和R(T)计算公式如下:其中,r...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
(1)决策树:决策树就像一棵真正的树,但它不是用来结果实的,而是用来帮助我们做决策的。在决策树回归中,这棵树通过一系列的“如果-那么”规则来预测数值(比如房价)。从树的根部开始,每个分叉点都是一个决策点,最后到达的叶子则给出了预测的答案。(2)划分准则:当我们想要把数据集分成两部分时,需要一个标准来...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
需要计算先验概率;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...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
函数公式:4.K聚类算法(K-Means)模型训练类别:无监督学习算法。适用问题任务:聚类。K-Means没有模型训练环节,利用启发式迭代,K值的选择由业务场景确定,如无需求,可试数。步骤:将所有样本分成几个簇,即设定K值。模型重新计算新簇质心,再次归类。不断重复、优化。5.决策树(decisiontree)模型训练类别:...
基于时序逻辑任务的人机融合异构多智能体协同控制研究进展 | 科技...
Li等同时考虑了时序逻辑任务中可能出现的不相关任务、兼容任务和独占任务,将传统的基于LTL的原子命题扩展为批量原子命题,提出了LTLT公式,开发了任务批量决策规划树(TaskBatchPlanningDecisionTree,TB-PDT),它是专门用于时间逻辑和任务间约束的传统决策树的变体。图2为一个典型的异构多智能体系统示意图。
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50、决策树分析定量风险分析中,用决策树在若干备选行动方案中选择一个最佳方案(www.e993.com)2024年9月15日。在决策树中,用不同的分支代表不同的决策或事件,即项目的备选路径。
决策树,10道面试题
答案:基尼不纯度是另一种用于评估特征分割效果的度量标准。基尼不纯度表示一个随机选择的样本在子集中被错分的概率。计算公式为1-∑(p(x))^2。基尼不纯度越小,表示子集的纯度越高。如何避免决策树的过拟合?答案:过拟合是决策树模型的一个常见问题。为了避免过拟合,我们可以采用以下方法:...
《理论与法规》备考资料:决策树法
①先根据己知情况绘出决策树;②计算期望值。一般从终点逆向逐步计算。每个自然状态点处的损益期望值Ei按公式计算,式中,Pi和Bi分别表示概率分枝的概率和损益值。一般将计算出的Ei值直接标注于该自然状态点的下面。③确定决策方案。各方案枝端点自然状态点的损益期望值即为各方案的损益期望值。在比较方案时,若考...
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。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...
开发者自述:我是如何理解决策树的
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表示子节点中的记录数目。上面公式实际上就是当前节点的不纯度减去子节点不纯度的加权平均数,权重由子节点记录数与当前节点记录数的比例决定。停止条件决策树的构建过程是一个递归的过程,所以需要确定停止条件,否则过程将不会...