【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

决策树损失函数决策树的剪枝往往通过最小化决策树整体的损失函数实现,本文首先介绍损失函数。设树T的叶结点个数为|T|,t是树T的一个叶结点,该叶结点有Nt个样本点,其中类别k的样本点有Ntk个,k=1,2,...K,Ht(T)为叶结点t上的经验熵,α≥0为参数,所以决策树的损失函数可以定义为:C(T)是模型对训练数据...

AI产品经理必知的100个专业术语

15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或输出值。16、随机森林(RandomForest)随机森林是由多个决策树组成的集合模型,通过集成多个弱分类器来提高预测的准确性和鲁棒性。17、支持向量机(Suppor...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

20.决策树DecisionTrees-决策树是一个预测模型;它通过一系列问题来预测对象的标签或数值,类似于流程图的结构。21.随机森林RandomForests-随机森林由多个决策树组成,用于提高分类和回归任务的准确率。22.支持向量机SupportVectorMachines(SVM)-SVM是监督学习中的一种算法,用于分类和回归问题。

Nature重磅!水凝胶领域连续发表两篇Nature,科研里程碑式进展!

2.决策树(可解释性机器学习)预测AB2合金的储氢性能文章1)储氢合金材料数据集准备2)决策树基本流程3)动手建立一棵树4)决策树剪枝5)决策过程可视化和特征重要性分析6)分类决策树和回归决策树的区别3.分子渗透性分类预测1)使用定量的1D分子描述符和不同的机器学习模型进行QSAR模型的训练和预测2)...

数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)

后剪枝:在决策树完全生长后,通过评估剪枝前后模型在验证集上的性能(如MSE)来剪去一些不必要的子树。步骤4:模型评估。使用测试集评估决策树回归模型的性能,计算预测值与实际值之间的误差(如MSE)。步骤5:模型应用。将训练好的决策树回归模型应用于新的数据样本,进行预测。

机器学习中决策树的原理与算法 | 科普

决策树剪枝是通过最小化决策树整体的损失函数完成的(www.e993.com)2024年11月1日。决策树的损失函数定义为:其中,树T的叶节点个数为|T|,C(T)表示模型对训练数据的预测误差,即模型与训练数据的拟合程度,|T|表示模型复杂度,参数α是一个非负数,控制两者之间的影响。

3种常见的集成学习决策树算法及原理

本文主要介绍基于集成学习的决策树算法,通过学习得到的的决策树基学习器,并综合所有基学习器的预测结果来改善单个基学习器的识别率和泛化性。集成学习常见的集成学习框架有三种:Bagging,Boosting和Stacking。三种集成学习框架在基学习器的产生和综合结果的方式上会有些区别,我们先做些简单的介绍。

XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新

与随机森林相关的相对于f的风险R_RF是R(x)和f(x)之间损失函数的期望值。考虑到R是T的集合,风险通常低于与单个树相关的风险,这有助于泛化:过拟合和Bagging与单一决策树相比,随机森林不太容易过度拟合,这要归功于Bagging和特征随机化,这在树之间创造了多样性。风险在多棵树上平均,使模型对数据中的噪声更有...

独家| 熵–数据科学初学者必知的关键概念(附链接)

损失函数决策树算法通过优化损失函数从数据集中创建树。在分类问题的情况下,损失函数用以度量根节点的目标列中的不纯度(impurity)。不纯度是指我们在上述讨论的信息中可获得的惊奇度或不确定度。在给定节点上,不纯度用以度量Y变量中不同类别的混合物(在我们的例子中,即不同汽车类型的混合)。因此,不纯度也称为...

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别和联系

XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进。原始的GBDT算法基于经验损失函数的负梯度来构造新的决策树,只是在决策树构建完成后再进行剪枝。而XGBoost在决策树构建阶段就加入了正则项,即XGBoost需要从所有的树结构中找出一个最优的树结构,这是一个NP-hard问题...