从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
决策树是一种用于分类和回归的监督学习模型,它从数据集合中提取出一系列的规则,基于特征对实例进行分类,可以理解为一组‘if-then’规则的集合。通俗地讲,决策树是一种用来决策和预测的模型,它通过类似树状的结构图,来展示决策过程以及最佳选项。每个“节点”代表一个决策点,每一条“分支”对应一个可能的选项,而...
深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
决策树是一个层级结构,它是由边连接的节点的集合。决策树最顶端的节点称为根节点,它是决策树的起点。根节点连接着两个位于较低层级的节点。这两个节点称为根节点的子节点,即左子节点和右子节点。这些节点也各自拥有两个子节点。最底层没有子节点的节点称为树的叶子节点。一个节点的深度是指从该节点到树根节点...
Ph.D.or在职DBA博士?看看清华姚班助理教授的读博决策树就清楚了
看看清华姚班助理教授的读博决策树就清楚了先简单介绍一下我的背景。我本科在UniversityofWisconsin-Madison,然后去CMU念了个Ph.D.,主要研究数据库方向。目前回国在清华IIIS(姚班)做助理教授,并且cofound了SingularityData。又到了保研申请季,每年都有同学来咨询我关于如何申请计算机博士的问题,我...
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...
【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝
错误率降低剪枝法(REP)是一个比较简单的决策树剪枝方法,但是,由于使用独立测试集,与原始决策树相比,修改后的决策树可能偏向于过度修剪,这是因为一些在测试数据集中没有出现过的训练数据集所对应的分支很容易被修剪掉。4.2悲观错误剪枝法与REP方法相似,悲观错误剪枝法采用对比剪枝前后决策树模型的精度决定是否进行剪...
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法
四、随机森林随机森林是一种集成学习算法,通过构建多棵决策树并对它们的预测结果进行投票,以提高分类和预测的准确性(www.e993.com)2024年9月15日。随机森林具有较好的泛化能力和可解释性,在金融风控、推荐系统等领域应用广泛。五、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征之间独立假设的分类算法。由于其简单高效的特点,朴素...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
计算复杂度高:随机森林需要生成多棵决策树,并且每棵决策树都需要考虑随机选择的样本和特征子集,因此计算复杂度较高。可解释性相对较差:随机森林生成的模型是一个集成模型,由多棵决策树组成,因此模型的解释性较差,不如单棵决策树直观。七、总结本文我们介绍了决策树和随机森林的原理、应用场景和优缺点,同时决策树...
中关村科金基于大模型的新一代数据治理与智能决策
智能模型的另一个优势在于其能够根据具体的业务场景和数据特点自动选择合适的机器学习算法。无论是决策树、随机森林还是其他算法,智能模型都能灵活调整,以实现最佳的分析效果。这种灵活性和适应性,使得企业能够更加精准地预测未来的业务表现,如2024年的销售额,从而制定更为合理的年度目标和申请预算。
数据化运营、精准营销 10 大常用模型
定义:决策树是一种通过树状图来辅助决策的方法,它通过分析一系列属性(特征)来预测目标变量的值。应用:在精准营销中,决策树模型可以用于预测用户的购买意向或行为。通过分析用户的历史数据(如浏览记录、购买记录等),决策树模型可以构建出用户行为路径的决策树,从而预测用户在未来是否可能购买某个产品或服务。
品誉咨询——决策思维:管理者的底层逻辑
决策是企业制定战略目标的基础,对企业发展产生重要影响。一个好的决策对于企业的未来发展至关重要,因此管理者应该具备科学的决策思维。科...