SPSS、Python员工满意度问卷调查激励保健理论研究|附代码数据
决策树模型:决策树模型通过一系列的问题将数据分割成不同的组,以便预测员工的满意度。每个节点代表一个特征的分割点,而每个叶节点代表最终的预测结果。根据提供的图像,我们可以看到“岗位_客服”、“职位_主管”和“职位_助理经理及以上”是决策树中用于预测满意度的关键特征。例如,“岗位_客服”的Gini指数为0.4...
金山办公NLP算法工程师面试题10道|含解析
CART(ClassificationandRegressionTrees)、C4.5和ID3都是决策树算法。它们的主要区别在于:CART可用于分类和回归,而C4.5和ID3仅适用于分类。CART使用Gini指数作为分裂标准,C4.5使用信息增益,而ID3使用信息增益率。C4.5和ID3可以处理具有缺失值的数据,而CART需要对缺失值进行处理。CART生成的树是二叉树,而C4.5...
SPSS Modeler用K-means(K-均值)聚类、CHAID、CART决策树分析31...
除了使用CHAID决策树算法外,本文还采用了CART决策树算法对数据进行建模。通过SPSSModeler的C&RT节点进行计算,得到以下变量重要性和决策树结构。变量重要性在CART决策树算法中,我们使用基尼指数(GiniIndex)来衡量每个变量的重要性。具体而言,基尼指数越小,则该变量在分类中起到的作用越大。在本文的分析中,最具有代...
7个步骤详解AdaBoost 算法原理和构建流程
决策树在所谓的节点处逐步拆分整个数据集。树中的第一个节点称为根节点,所有节点都在决策节点之后。不再对数据集进行拆分的节点称为终端节点或叶节点。为了构建出最佳性能的第一个决策树桩。我们构建能够确定数据集中最有可能区分收入高于和低于50k的决策树模型。我们从一个随机选择的特征开始;这里的示例特征是“...
学术交流丨随机森林赋权信息量的滑坡易发性评价方法研究
随机森林特性之一是可以给出滑坡易发性评价因子的相对权重,该相对权重基于基尼指数得出。随机森林分类树中用不纯度度量最佳分割,不纯度通过Gini指数法计算得出[13]。通过计算评价因子在节点分割时基尼指数的减少值;将森林中所有节点的求和后对所有树取平均,即为评价因子的重要性。以评价因子平均基尼减小值占所有评价因子...
人工智能之CART算法
2)决策树剪枝:用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树,这时损失函数最小作为剪枝的标准(www.e993.com)2024年9月15日。这里用代价复杂度剪枝CCP(Cost-ComplexityPruning)。决策树的生成就是通过递归地构建二叉决策树的过程,对回归树用平方误差最小化准则,对分类树用基尼指数最小化准则,进行特征选择,生成二叉树。