bagging集成和stacking集成 理论篇:机器学习你会遇到的“坑”
2018年8月25日 - 网易
传统的决策树会对于每棵树上的节点划分,我们会在当前节点上数据所具备的全部属性中通过信息增益或者gini指数的办法来挑出一个最佳属性,作为生成下一节点的划分属性。但随机森林为了增大模型的差异性,还会随机选择一个特征子集,这个子集可以是少部分特征的集合,也可以由特征组合而来(聪明的读者马上会想到,这正是我们前面...
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详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
2023年10月14日 - 网易
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...
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XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新
2023年10月8日 - 腾讯新闻
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...
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一文通俗讲透决策树模型|基尼|算法|拟合|复杂度_网易订阅
2022年4月11日 - 网易
自上而下的贪心算法:每一步(节点)都选择现在最优(信息增益、gini、平方误差损失)的特征划分,最终生成一颗决策树,这也是决策树普遍的启发式方法,代表有:cart树、ID3、C4.5树等等随机优化:随机选择特征及划分方式,通常这种方法单树的生长较快且复杂度较高。模型的随机性、偏差比较大(模型的方差相对较小,不容易过...
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