从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?

信息增益大的特征通常是优先选择的。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...

机器学习之决策树算法

选取信息增益最大的自变量作为根节点。其他的特征值依次选取为内部节点。比如上面的例子是这样的过程:经过如上步骤,我们得到决策树。可以看到,最终们只选取了3个特征值作为内部节点。3.C4.5J.R.Quinlan针对ID3算法的不足设计了C4.5算法,引入信息增益率的概念。它克服了ID3算法无法处理属性缺失和连续属性的问题...

详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅

基尼指数(GiniIndex)和信息增益(InformationGain)都是量化区分不同阶层的特征的“有用性”的指标。从本质上讲,它们提供了一种评估功能将数据划分为类的效果的方法。通过选择杂质减少最多的特征(最低的基尼指数或最高的信息增益),就可以做出一个启发式决策,这是树生长这一步的最佳局部选择。过拟合和修剪决策...

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

基尼指数(GiniIndex)和信息增益(InformationGain)都是量化区分不同阶层的特征的“有用性”的指标。从本质上讲,它们提供了一种评估功能将数据划分为类的效果的方法。通过选择杂质减少最多的特征(最低的基尼指数或最高的信息增益),就可以做出一个启发式决策,这是树生长这一步的最佳局部选择。过拟合和修剪决策...

一文通俗讲透决策树模型|基尼|算法|拟合|复杂度_网易订阅

相应的,使用信息增益比缺点是:信息增益比偏向取值较少的特征。综上两种指标,可以在候选特征中找出信息增益高于平均水平的特征,然后在这些特征中再选择信息增益率最高的特征。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)...

基于机器学习的短期择时|机器学习_新浪财经_新浪网

在sklearn的决策树实现中,除了基尼系数外,也提供了使用信息熵(Entropy)作为不纯度度量来生成决策树的选项,即在每个节点选择样本分裂后信息增益(InformationGain)最大也就是熵减最多的属性(www.e993.com)2024年11月8日。假设在分类问题中有K个类别,样本D中第k个类别的概率为pk,则信息熵定义为:...

【兴证金工徐寅于明明团队】市值风格预判月报2020年6月:6月继续看...

Adaboost模型2020年6月看好小盘股,模型2019年以来预测准确率达82.35%,同时模型建立于2019年10月,七个纯样本外点预测准确率达100%。3.2模型所选变量分析由于我们所选基模型为决策树模型,则可根据基尼系数从信息增益角度评价每一个变量的重要性。具体来说,在树的构建中,每个特征我们都会计算基尼指数,特征重要性...

这40道面试题都答上来,你就能去机器学习初创公司当数据科学家啦

1.使用正则化技术,惩罚更高的模型系数,从而降低了模型的复杂性。2.使用可变重要性图表中的前n个特征。可以用于当一个算法在数据集中的所有变量里很难寻找到有意义信号的时候。问10:给你一个数据集。该数据集包含很多变量,你知道其中一些是高度相关的。经理要求你用PCA。你会先去掉相关的变量吗?为什么?

机器学习面试150题:不只是考SVM xgboost 特征工程(101-153)附送...

6.测量可用的特征集的的信息增益,并相应地选择前n个特征量。109、Gradientboosting算法(GBM)和随机森林都是基于树的算法,它们有什么区别?最根本的区别是,随机森林算法使用bagging技术做出预测。GBM采用boosting技术做预测。在bagging技术中,数据集用随机采样的方法被划分成使n个样本。然后,使用单一的学习算法,在所...