透视算法森林:可视化解析决策树与梯度提升的数学奥秘
数学原理揭秘:决策树的构建基于信息增益(InformationGain)或基尼不纯度(GiniImpurity)等准则,这些准则本质上是在衡量数据划分前后的“纯度”变化。通过递归地选择最优特征进行划分,直到达到某个停止条件(如叶节点样本纯度足够高或树达到一定深度),决策树便得以成形。第二部分:梯度提升的阶梯——从错误中学习梯度提...
深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
决策树是一种非参数的监督学习算法,可用于分类和回归。它使用类似树的结构来表示决策及其潜在结果。决策树易于理解和解释,并且可以轻松地进行可视化。但是当决策树模型变得过于复杂时,它不能很好地从训练数据中泛化,会导致过拟合。梯度提升是一种集成学习模型,在其中结合许多弱学习器从而得到一个强学习器。这些弱学习...
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...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
错误率降低剪枝法(REP)是一个比较简单的决策树剪枝方法,但是,由于使用独立测试集,与原始决策树相比,修改后的决策树可能偏向于过度修剪,这是因为一些在测试数据集中没有出现过的训练数据集所对应的分支很容易被修剪掉。4.2悲观错误剪枝法与REP方法相似,悲观错误剪枝法采用对比剪枝前后决策树模型的精度决定是否进行剪...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
在分子模拟领域,机器学习力场(ML-FFs)成功弥补了第一性原理电子结构方法与传统经验力场之间的准确性和效率差距。近年来,该领域呈现出井喷式的蓬勃发展,这一趋势在WebofScience平台的检索结果中得以印证。相关工作频繁登入Nature、Science、Cell等顶尖刊物.
一天两篇Nature!独占鳌头,迎取新风暴!刷新世界纪录!
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3.朴素贝叶斯的实现和应用...
连发多篇顶刊!在夹缝中发表出Nature,深度解读电池最新内容!
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3.朴素贝叶斯的实现和应用...
先发Nature再发SCI的水凝胶材料,连续登上多个顶刊榜首,迎来史诗级...
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...
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
决策树的原理和算法部分就基本上介绍完毕,因为防止模型过拟合也是机器学习中的一个重要议题,所以,我再简单介绍一下决策树的剪枝。之所以会发生过拟合,是因为我们在学习的过程中过多地考虑如何提高对训练数据的正确分类上,所以有的时候就会构建出过于复杂的决策树。而决策树一旦复杂,对测试数据的分类就没那么精确了,...
随机森林(Random Forest)算法原理
随机森林(RandomForest)算法原理集成学习(Ensemble)思想、自助法(bootstrap)与bagging集成学习(ensemble)思想是为了解决单个模型或者某一组参数的模型所固有的缺陷,从而整合起更多的模型,取长补短,避免局限性。随机森林就是集成学习思想下的产物,将许多棵决策树整合成森林,并合起来用来预测最终结果。