【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

决策树的分支越多多、层数越多、叶结点越多,越容易“过拟合”,从而导致模型泛化能力差。为了增强模型的泛化能力,应减少决策树的复杂度、对已生成的决策树进行简化,也就是剪枝。剪枝(pruning)算法的基本思路为剪去决策树模型中的一些子树或者叶结点,并将其上层的根结点作为新的叶结点,从而减少了叶结点甚至减少了层...

美团机器学习岗面试9道|含解析|样本|锚点|聚类|拟合|序列|正则化...

逻辑回归易于实现,计算效率高,但不适合处理复杂的非线性关系。问题9、介绍一下决策树和XGBoost决策树:一种树形结构的模型,通过对特征进行分裂(如基于Gini指数或信息增益)逐层构建,直到达到预设的停止条件。决策树易于理解和解释,但容易过拟合。XGBoost(ExtremeGradientBoosting):一种基于梯度提升树的高效实现,结合...

数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)

决策树直观易懂,能够处理非线性和交互作用,但容易过拟合,对输入变量的尺度敏感。01、模型关键术语(1)决策树:决策树就像一棵真正的树,但它不是用来结果实的,而是用来帮助我们做决策的。在决策树回归中,这棵树通过一系列的“如果-那么”规则来预测数值(比如房价)。从树的根部开始,每个分叉点都是一个决策点,...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

容易过拟合:决策树容易过度拟合训练数据,特别是当树的深度较大或训练样本较少时。过拟合会导致模型在新数据上的泛化能力较差。不稳定性:决策树对于数据的微小变化非常敏感,即使数据发生轻微的变化,生成的决策树可能完全不同。忽略特征间的相关性:决策树在生成过程中只考虑了单个特征的重要性,忽略了特征之间的相关性。...

要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

或平均值（对于回归）进行结果整合(www.e993.com)2024年11月7日。这样可以在一定程度上克服单棵决策树容易过拟合训练数据的缺点，提高模型的泛化能力。#机器学习#随机森林的应用主要集中于分类问题，例如在欺诈检测中用于判断一笔交易是否为欺诈行为、在信用评分中用于判断一个人是否有偿还贷款的能力等。随机森林的优势在于能够提高模型的...

决策树,10道面试题

答:优点:易于理解和解释,能处理numerical和categorical数据,弹性强,具有强鲁棒性。缺点:可能过拟合训练数据,对于缺失值敏感,枝化因子大时计算复杂度高。如何判断决策树的性能好坏?答:可以通过正确率、召回率、F1score等指标来判断决策树的性能。也可以通过验证集来判断决策树是否过拟合,验证集的性能比训练集...

常用机器学习算法优缺点分析

决策树的缺点:属于弱分类器,且容易过拟合,可用bagging的方式减小方差(如随机森林),boosting的方式减少偏差(如GBDT、xgboost);于各类别样本数量不一致的数据,信息增益偏向于那些更多数值的特征;容易忽略数据集中属性的相互关联。4.随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法,如果分类模型,多个决策树进行投票处理...

Hinton实验室探访:Capsule后最新研究,软决策树更好理解DNN分类

相比之下，决策树如何做分类就很好理解，因为每个决策序列相对较短，而且每个决策都直接基于输入数据。但是，决策树往往无法像神经网络那样泛化。与神经网络中的隐藏单元不同，决策树中较低级的节点仅被一小部分训练数据使用，因此决策树较低的部分容易过拟合，除非训练集的大小与树的深度相比要大很多很多。于是，在...