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
一般来说,对于具有n个特征的数据集,每个节点都使用其阈值制作一个超平面,这些超平面结合起来形成决策树分类器的决策边界。在决策树分类器中的过拟合在二元分类问题中,我们可以假设不同标签的数据点由一个假设的边界分开。这个边界是由生成数据的过程创建的。比如在我们的上面的数据集中,这个边界是一个弧形。决策树...
【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...
策略产品经理:模型训练常知的六种算法
1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。2.决策节点和叶子节点:叶子节点“不再被分割”,但可以分,决策节点根据特征继续分割。3.父节点与子节点:被分割成子节点的节点被称为子节点的父节点。决策树种类:①分类树②回归树决策树效果评估:选择哪些特征组合构建效果最好呢?分类树:基尼...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
K均值聚类(K-MeansClustering)是一种经典的聚类算法,其基本原理是将数据点分为K个簇,每个簇由簇中心(通常是簇内所有点的均值)表示。所以,K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之...
【建议收藏】PMP考试知识点总结|跟踪|委员会|项目管理_网易订阅
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18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。
XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新
基于树的方法,如决策树、随机森林以及扩展后的XGBoost,在处理表格数据方面表现出色,这是因为它们的层次结构天生就善于对表格格式中常见的分层关系进行建模。它们在自动检测和整合特征之间复杂的非线性相互作用方面特别有效。另外这些算法对输入特征的规模具有健壮性,使它们能够在不需要规范化的情况下在原始数据集上表现良好...
周翔:司法人工智能对裁判说理的辅助价值和实现路径 | 法学杂志...
最优的解释为全局解释,即提供训练数据所得模型的公式(如线性回归/对数回归等算法)或可视化的流程图(如决策树算法);次优的解释是个案解释,即将个案信息输入模型后映射得到的针对特定个案的解释。一种算法模型能够用全局解释技术的,一般能够获得个案解释(主要是一些简单的机器学习算法),反之则不然(以当下流行的深度学习...
决策树,10道面试题
请解释决策树算法的基本原理。答案:决策树是一种监督学习算法,用于解决分类和回归问题。它通过递归地分割数据集,使得相似的实例被归入同一子集。每个分割点是一个特征-值对组合,使得在该特征上的值大于或小于某个阈值。这些分割点构成树的内部节点,而叶子节点表示最终的分类或预测值。
学术党狂喜,Meta推出OCR神器,PDF、数学公式都能转
然后使用词袋模型与TF-IDF向量化器和线性支持向量机分类器。将模型拟合到以页码为标签的PDF行。然后,他们将LaTeX源代码分成段落,并预测每个段落的页码。理想情况下,预测将形成阶梯函数,但在实践中,信号将有噪音。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:...