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
当决策树中的一个节点将其空间分成两个区域时,可以计算每个结果区域的基尼指数。当决策树算法添加一个新节点时,它会评估每个特征在不同潜在阈值下的基尼指数。然后它选择导致该节点平均基尼指数最低的特征和阈值(这意味着由该节点得到的两个区域的平均纯度最高)。比如在上面一节的决策树中,原始数据集552个数据点发...
用决策树找到你的细分目标用户
在训练过程中,我们需要将数据分为训练集和测试集。训练集用于训练模型,测试集用于评估模型的性能。我们可以使用各种算法来训练决策树,如ID3、C4.5、CART等。训练完成后,我们需要评估模型的性能。我们可以使用准确率、召回率、F1分数等指标来评估模型的性能。如果模型的性能不佳,我们需要调整模型参数,如树的最大深度...
我国数据分类分级研究进展与企业实施路径建议
冯晓荣等人提出一种改进的基于Boosting算法的C4.5决策树文本分类模型。陈晶采用随机森林算法完成聚类数据的预处理,剔除网络数据的不相关特征属性,并利用邻域粗糙集算法提取特征,去除冗余数据后,建立基于极端梯度提升算法的分类模型,利用网格搜索法自动优化选择,设置学习目标参数、通用参数等参数,实现网络安全数据的快速分...
AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!|蛋白|蛋白质|多肽...
①决策树②支持向量机③朴素贝叶斯④神经网络⑤卷积神经网络(3)模型的评估与验证(4)分类评估:准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC计算(5)回归评估:平均绝对误差、均方差、R2分数、可释方差分数(6)交叉验证2.sklearn工具包基本使用3.rdkit工具包的基本使用4.化合物编码方式和化合物相似...
引领药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白...
①决策树②支持向量机③朴素贝叶斯④神经网络⑤卷积神经网络(3)模型的评估与验证(4)分类评估:准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC计算(5)回归评估:平均绝对误差、均方差、R2分数、可释方差分数(6)交叉验证2.sklearn工具包基本使用...
《药物开发的高效质量设计(QbED)》之 (一) 质量的演变与QbD基本...
一旦完成FMEA,就可以使用定制的决策树对风险排序进行评估,以确定潜在的CPP(图4.7)(www.e993.com)2024年9月15日。然后,可通过统计实验(或更好的机械模型)进一步确定这些潜在的CPP,并将其与工艺性能和产品质量联系起来。4.4.7Designspace设计空间通过风险评估和工艺开发实验,可以了解工艺参数和材料属性对产品CQA的影响,还有助于确定可实现...
决策树,10道面试题
决策树的实现算法有哪些?答:最常用的决策树实现算法有ID3、C4.5和CART。ID3使用信息增益来选择特征,C4.5是ID3的扩展,它使用信息增益比。CART产生二叉决策树,使用基尼指数选择特征。如何理解决策树的“熵”和“信息增益”?答:熵用于衡量数据集的无序程度,信息增益用于度量特征按其值划分数据集后,数据集无序程度...
【今日热搜】决策树
决策树算法主要围绕两大核心问题展开:第一,决策树的生长问题,即利用训练样本集,完成决策树的建立过程。第二,决策树的剪枝问题,即利用检验样本集,对形成的决策树进行优化处理。决策树的算法很多,如ID3、C4.5、CART等。这些算法均采用自顶向下的贪婪算法,每个节点选择分类效果最好的属性将节点分裂为2个或多个子结点...
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
我们可以认为决策树就是一种if-then规则的集合,也可以理解为它是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。既然是if-then规则,那么决策树具有一个重要的性质就是:互斥并且完备,也就是说每一个实例都被一条路径或一条规则所覆盖,而且只被一条路径或一条规则所覆盖。
X转为付费App?马斯克要与机器人账户同归于尽
然而目前包括朴素贝叶斯算法、K近邻算法、C4.5决策树、随机森林算法等业界用于识别机器人账户的技术手段,已经开始失灵了。因为在当下以ChatGPT为代表的大语言模型加持下,机器人账号甚至能惟妙惟肖地模仿人类的语气,使得其与真实用户之间的差异越来越小,也导致继续使用技术手段来清洗机器人账户会变得很容易伤及真实...