从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
基尼系数(GiniIndex):用于评估数据集的纯度,基尼系数越低,表示数据集越纯,决策树会优先选择使基尼系数降低最多的特征。卡方检验(Chi-squareTest):用于检测类别与特征之间的独立性,卡方值大的特征意味着它对分类的重要性更高。增益率(GainRatio):对信息增益的改进,解决了信息增益偏向多值特征的问题。2、...
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...
转型AI 产品经理(3):模型评估篇
其计算公式为:Recall=TP/(TP+FN)特异度(Specificity):特异度衡量的是真实的负例中,模型成功预测为负例的比例,即真实的负例中有多少被模型预测为负例,其计算公式为:Specificity=TN/(TN+FP)F1分数:查准率和召回率的调和平均值,综合衡量模型的性能。一般情况下查准率和召回率呈反比关系,即查准率高、召回...
11个机器学习的高级可视化图表
SilhouetteCurve是一种有力的工具,用于帮助选择最佳的聚类数,以确保聚类模型能够有效地捕获数据的内在结构和模式。在有很多簇时,肘部曲线通常是无效的。SilhouetteCurve是一个更好的选择。9、Gini-ImpurityandEntropyGiniImpurity(基尼不纯度)和Entropy(熵)是两种常用于决策树和随机森林等机器学习算法中的指标,...
详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
所以我们依赖于可用数据的子集来做出决策。这就是启发式方法的概念出现的地方。基尼系数基尼指数是一种杂质度量,用于量化给定节点中类别的混合程度。给定节点t的基尼指数G的公式为:式中p_i为节点t中属于第i类样本的比例,c为类的个数。基尼指数的范围从0到0.5,其中较低的值意味着节点更纯粹(即主要包含来自...
学术党狂喜,Meta推出OCR神器,PDF、数学公式都能转
为了找到最佳边界点,他们采用类似于决策树的逻辑,并最小化基于Gini不纯度的度量:其中是在区间[a,b]中选择具有预测页码i的元素的概率,该区间描述了哪些段落(元素)被考虑用于分割(www.e993.com)2024年9月15日。区间[a,b]的最佳拆分位置t为:搜索过程从所有段落开始,对于后续的每个分页,搜索区间的下界设置为前一个分页...
关于决策树,你一定要知道的知识点!
可以使用基尼(Gini)系数来量化数据的混乱程度。基尼系数的计算公式如下。可见,基尼系数越小,数据就越纯(类,)。当数据最混乱时,类类,也就是说,基尼系数的最大值为0.5。基尼系数和概率类的关系,如图2所示。图2决策树有一些常用的构建方法,在这里我们详细讲解一下最为流行的CART树。
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...
一文通俗讲透决策树模型
Cart决策树的指标:基尼系数(分类树)或平方误差损失(回归)与信息熵一样(信息熵如下式)基尼系数表征的也是事件的不确定性(不纯度),也都可以看做是对分类误差率的衡量。我们将熵定义式中的“-log(pi)”替换为1-pi也就是基尼系数,因为-log(pi)的泰勒近似展开第一项就是1-pi。基尼系数简单来看就是...