策略产品经理:模型训练常知的六种算法
1.根节点:包含所有原始样本数据,会被进一步分割成多个子集合。2.决策节点和叶子节点:叶子节点“不再被分割”,但可以分,决策节点根据特征继续分割。3.父节点与子节点:被分割成子节点的节点被称为子节点的父节点。决策树种类:①分类树②回归树决策树效果评估:选择哪些特征组合构建效果最好呢?分类树:基尼...
机器学习基础知识点全面总结!|算法|聚类|贝叶斯|神经网络_网易订阅
GBDT是以CART回归树为基学习器的Boosting算法,是一个加法模型,它串行地训练一组CART回归树,最终对所有回归树的预测结果加和,由此得到一个强学习器,每一颗新树都拟合当前损失函数的负梯度方向。最后输出这一组回归树的加和,直接得到回归结果或者套用sigmod或者softmax函数获得二分类或者多分类结果。
机器学习基础:可视化方式理解决策树剪枝
就要先了解一下决策树损失函数:剪枝前是以t为根结点的子树Tt的损失函数是:C(Tt)为训练数据的预测误差,分类树是用基尼系数度量,回归树是均方差度量。|Tt|是子树T的叶子节点的数量。式中唯一的未知变量是正则化参数α,其值越大,就意味着剪枝力度越大。当α从0慢慢增大到∞时,最优子树会慢慢从...
有监督学习算法介绍:K近邻与决策树(分类与回归树)
分类与回归树(ClassificationandRegressionTree,CART)是另一种常见的监督机器学习技术,可用于预测产生分类树的分类目标变量或产生回归树的连续目标变量。CART常用于二进制分类或回归。我们用一个简化的公司分类模型对CART进行讨论,分类依据是公司是否增加了向股东支付的股息。该分类需要一个二叉树:一个初始根节点、决...
梯度提升算法决策过程的逐步可视化
2、将回归树拟合到训练样本及其残差(x_i,r_i)上3、用步长更新模型看着很复杂对吧,下面我们可视化一下这个过程就会变得非常清晰了决策过程可视化这里我们使用sklearn的moons数据集,因为这是一个经典的非线性分类数据importnumpyasnpimportsklearn.datasetsasds...
关于决策树,你一定要知道的知识点!
决策树不仅可以用在分类中,还可以用在回归中(预测连续的值而非类别概率)(www.e993.com)2024年9月15日。用在分类中的决策树称为分类树,用在回归的中决策树称为回归树。在回归任务中,学习目标不再是分类,而是一个连续值。此时,基尼系数不再适用于衡量数据的混乱程度,一般使用方差来衡量数据的混乱程度。
“海量”专题(134)——基于回归树的因子择时模型
基于回归决策树模型可构建滚动模型进行因子方向性择时,具体步骤如下:1)每个月基于历史5年数据训练回归决策树;2)基于当前择时变量以及回归决策树得到因子收益预测;3)根据因子收益预测方向,在相应的方向上暴露1单位敞口。下图对比展示了回归树因子择时组合、衰减回归树因子择时组合以及长期持有1单位小市值敞口的组合的...
文科生也能看懂的机器学习教程2:决策树和随机森林
决策树有多种算法,最常用的是ID3(ID代表“迭代二分法”)和CART(CART代表“分类和回归树”)。这些算法中的每一个都使用不同的度量来决定何时分割。ID3树使用信息增益,而CART树使用基尼指数。ID3树和信息增益基本上ID3树的全部意义在于最大限度地提高信息收益,因此也被称为贪婪的树。
基于梯度提升(Boosting )的回归树简介
什么是回归树呢?它是用于回归的决策树!最简单通俗的解释就是决策树是一些if语句组成的树型结构,这些if的判断条件并不是我们人工手动指定的而是通过使用数据训练自动生成的。梯度提升通过将一个个回归树进行整合可以使模型预测变得更好通过下图的执行流程整个过程构成了解决回归问题的基本架构...
图解十大机器学习算法
4、分类和回归树DecisionTree决策树是机器学习的一种重要算法。决策树模型可用二叉树表示。对,就是来自算法和数据结构的二叉树,没什么特别。每个节点代表单个输入变量(x)和该变量上的左右孩子(假定变量是数字)。树的叶节点包含用于进行预测的输出变量(y)。预测是通过遍历树进行的,当达到某一叶节点时停止,并输...