机器学习之决策树算法
决策树(DecisionTree),又称判断树,它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知实例,通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知实例的树状模型,每一条从根结点(对最终分类结果贡献最大的属性)到叶子结点(最终分类结果)的路径都代表一条决策的规则。
【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...
【23一造密押】实务案例篇D3
(1)先画一个决策节点,用方框进行表示。(2)从决策节点向右引出若干条直线作为方案枝。(3)每个方案枝的末端画一个圆圈作为状态节点,按顺序对其进行编号(编号左小右大,上小下大)。(4)从状态点引出代表各状态的分支,为概率枝,一般在概率枝上边标注客观状态以及其出现的概率,末尾标注该状态下的结果。(5)...
21种数学建模国赛常用方法,附MATLAB代码总结
functiontree=createTree(fatherNode,level,Edge,dataset,labels)%递归创建决策树%fatherNode:父节点%level:所属层次%Edge:边的属性%dataset:数据集%labels:特征属性globaltree;branch=struct('level',level+1,'fatherNode',fatherNode,'Edge',Edge,'Node',[]);[m,n]...
中国人民警察大学2024研究生考试大纲:安全科学与工程专业《安全...
《安全系统工程》考试内容涵盖安全系统工程概念与基本原理、系统安全定性分析、系统安全定量分析、系统安全评价、系统安全预测与决策五部分内容。本科目考查目标如下:1.理解并掌握安全系统工程的基本概念、基本理论;2.能够熟练运用定性、定量方法进行系统安全分析、评价和决策;...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
典型的判别模型有决策树,kNN算法,人工神经网络,支持向量机,logistic回归,AdaBoost算法等(www.e993.com)2024年7月8日。4.交叉验证交叉验证(crossvalidation)是一种统计准确率的技术。k折交叉验证将样本随机、均匀的分成k份,轮流用其中的k-1份训练模型,1份用于测试模型的准确率,用k个准确率的均值作为最终的准确率。5.过拟合与欠拟合...
《统计学习方法》极简笔记P5:决策树公式推导
《统计学习方法》极简笔记P2:感知机数学推导《统计学习方法》极简笔记P3:k-NN数学推导《统计学习方法》极简笔记P4:朴素贝叶斯公式推导接着聊收藏|数据分析师最常用的10个机器学习算法!一张让你代码能力突飞猛进的速查表信息熵、条件熵、联合熵、互信息、相对熵、交叉熵...
Kaldi决策树状态绑定学习笔记(一)如何累积相关统计量
决策树这一块的理论倒没有多少,公式更是少之又少。关键在于如何用代码实现,所以值得把主要精力花在看代码上。自己在学习这一块的时候,对脚本train_deltas.sh用到的程序,采取从上到下逐一攻破的方法。首先看看文献1,5,6,4,明白决策树工作的大致原理、思路;然后看kaldi官方文档,第一遍可能对文档的写作框架、所...
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...
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:...