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
预剪枝和后剪枝方法比较上:一是后剪枝决策树一般比预剪枝决策树保留更多的分支;二是一般情况下,后剪枝决策树欠拟合风险较小,泛化性能往往优于预剪枝决策树;三是后剪枝决策树训练时间比预剪枝决策树和未剪枝决策树要大很多。
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
由于决策树很容易出现过拟合的现象,我们还需要对决策树进行剪枝操作。剪枝操作可以降低决策树的复杂性,提升模型的泛化能力,基本原理就是判断把某节点去掉之后,模型准确度是否大幅下降,如果没有下降,就可以剪掉这个节点。比如优化后的决策树,把是否是动物节点去掉后,并不影响模型的准确度,那就可以对其做剪枝处理,从而...
机器学习十大算法:从原理到实践的探索
决策树的基本原理是通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。树的每个节点表示一个特征的比较条件,每个分支代表一个可能的输出结果。决策树的构建过程是从根节点开始,根据某个特征的比较结果将数据集分成两个子集,然后对每个子集递归地执行这一过程,直到达到终止条件(例如所有样本都属于同一类别或满足其他预定的...
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
决策树的基础原理既直观又深邃。它将复杂的决策过程简化为易于理解的规则,并且通过学习数据中固有的模式,适用于各种机器学习任务。三、算法研究进阶进入到算法研究的进阶阶段,我们将探讨决策树的深层次技术演进和最新研究成果,以及如何将这些先进的理念应用于解决更复杂的问题。
决策树算法:从根部开始的智慧之路
决策树算法是一种基于树状结构的分类和回归方法(www.e993.com)2024年7月5日。其原理基于“分而治之”的思想,通过将数据集划分为更小的子集,逐步构建一个决策树,以实现对数据的分类和预测。决策树由节点和边组成,其中节点表示特征或属性,边表示特征值或属性值之间的关系。决策树算法的核心在于如何选择最佳的特征来进行划分。常用的划分准则有信...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
3.熟练应用各类机器学习模型与技巧:理解并熟练应用多种机器学习力场模型框架,包括原理和代码构建,能够灵活比较不同框架的特点,同时掌握主动学习、模型预训练、知识蒸馏等机器学习技巧。4.了解最新行业动态和发展:对近两年行业内的热点工作和最新研究有清晰了解,具备在分子模拟和量子化学领域进行创新工作的能力,并能够...
一天两篇Nature!独占鳌头,迎取新风暴!刷新世界纪录!
1.决策树1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用
【23一造密押】实务案例篇D3
考点26:决策树1.四个要素方框表示决策点,圆圈表示机会点;从决策点画出的每条直线代表一个方案,叫作方案枝,从机会点画出的直线代表一种自然状态,叫作概率枝。2.绘制及计算步骤:(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。
最新突破!水凝胶技术再登Nature,高强韧水凝胶材料唾手可得!
1.决策树1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林2.3Bosting方法3.朴素贝叶斯概率3.1原理解析3.2模型应用4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用