机器学习技法总结(六)Decision Tree Hypothesis
这里先再次提出我们利用aggregation获取更好性能的Hypothesis G所涉及的方法:blending,就是在得到g_set之后进行融合;learning呢?就是在线online的获取g并融合。以下就是关于整个aggregation所涉及到的方法总结:
当中Bagging、AdaBoost我们都已经探讨。它们各自是基于uniform(voting / average)和non-uniform(linear)的aggregation type,那么以下就開始介绍一个基于conditional的learning model:decision tree(决策树)。
它实际上是模仿人类的决策过程。在C语言中很常见的if...else...语句就能够看作是很easy的decision tree。看我们怎样利用aggregation进行演进,例如以下图,我们希望internal nodes(内部的决策过程)都要很easy。从入口处将状况进行分开为不同的branch,Gc(x)作为一个独立的Sub-Tree。就是把一颗大Tree。配合上分支条件,分拆为小点的树,实际上就是一个递归结构的定义。tree = (root, sub-trees),root根部告诉我们怎样做branch。
另外对于Decision Tree有些优点和坏处,这里先给出。有一个大致的定位,例如以下图:
那么一个主要的decision tree演算法就应该例如以下:(採用递归的结构)。全部的资料送入作出一个大的树,root。sub-tree,然后再对sub-tree进行分解,一直到sub-tree不能再分。就是碰到了叶子(leaf)后就逐级回传,最后合成大的decision tree。
一个典型的决策树:C&RT:classification and Regression Tree。1)将branch分支为2元树(binary tree)。2)leaf级的hypothesis是g = Ein-optimal constant (常数)。3)内部节点:就直接用decision stump;4)利用全部可能的decision stump来计算其纯度(purity),最大的purity作为终于的decision
stump(branching by purifying)
那么纯度的衡量都有哪些呢?
那么演算法什么时候停止呢?到全部的purity=1时。能够回传一个常数了;或者是全部的xn都一样时。也就说没有了decision stump了。
这样的是叫作强制停止。有个特点:叶子回传的是一个常数。
所以,主要的C&RT算法例如以下。能够非常easy做多类分类。
假设我们将树叶覆盖全部的数据,那么Ein非常有可能就变成0了,这样我们非常可能出现overfitting的现象。那又该如何做呢?对。 regularization!:让叶子节点变得少,就有可能控制模型复杂度。可是我们找全部可能的 tree,这有可能非常多。计算量比較大,那么假设我们利用C&RT得到一个fully-grown tree之后。比方是10个叶子,我们能够依次去掉一片叶子来得到10个砍掉的树,这样来进行Regularization可能是实用的。
如何选择lambda呢?
先讨论一下decision stump的输入特征都有哪些种,这将决定我们怎样利用decision stump进行分割。假设是数字特征,那么非常easy就是简单的decision stump,那么假设特征是categorical features时,能够利用decision subset进行处理。所以C&RT都能够处理。
假设有些特征丢失了,该怎么办呢?我们假设类比人的方法:就是类比。就是说,比方人的身高与体重有一定的关系,weight<50 == height < 150,就这样用替代的特征进行;所以C&RT可以处理丢失的特征;
最后举出一些样例来更加形象的了解Decision Tree这个模型的工作机制,跟AdaBoost-decision stump中的解说类似,相同先从简单的样例入手:
就是逐渐的递归地把树给展开。那么与AdaBoost有和区别呢?
能够非常清楚的看到,Decision Tree是一种有condition的分割,而AdaBoost则是全平面的分割,这样相比着decision tree就会有更加细腻的边界线,可是相比着AdaBoost VC bound的理论上的upper bound的限制,decision tree则没有那么多的理论上的解释,所以须要显式的regularization,而AdaBoost则不须要。
那么再看在复杂样本上的表现吧:
C&RT方法的特点例如以下总结。
不同的decision tree的演算法不同之处可能就是在于怎样regularization即怎样砍树叶子(pruning)。或者某些点上的处理不同而已。
以下可能要做的就是把C&RT算法基于上面的样例进行实现。并于AdaBoost-stump进行对照,以加深对Decision Tree的理论上的理解。
*****************************************************随时学习。随时分享******************************************************
机器学习技法总结(六)Decision Tree Hypothesis的更多相关文章
- 机器学习技法:09 Decision Tree
Roadmap Decision Tree Hypothesis Decision Tree Algorithm Decision Tree Heuristics in C&RT Decisi ...
- 【机器学习】决策树(Decision Tree) 学习笔记
[机器学习]决策树(decision tree) 学习笔记 标签(空格分隔): 机器学习 决策树简介 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).其每个非叶节点表示一个 ...
- Coursera台大机器学习技法课程笔记09-Decision Tree
这是我们已经学到的(除Decision Tree外) 下面是一个典型的decision tree算法,有四个地方需要我们选择: 接着介绍了一个CART算法:通过decision stump分成两类,衡 ...
- Python机器学习算法 — 决策树(Decision Tree)
决策树 -- 简介 决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的.每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果,把这种决策分支画成图形很像一棵 ...
- 机器学习技法笔记:09 Decision Tree
Roadmap Decision Tree Hypothesis Decision Tree Algorithm Decision Tree Heuristics in C&RT Decisi ...
- 机器学习技法之Aggregation方法总结:Blending、Learning(Bagging、AdaBoost、Decision Tree)及其aggregation of aggregation
本文主要基于台大林轩田老师的机器学习技法课程中关于使用融合(aggregation)方法获得更好性能的g的一个总结.包含从静态的融合方法blending(已经有了一堆的g,通过uniform:voti ...
- 【Decision Tree】林轩田机器学习技法
首先沿着上节课的AdaBoost-Stump的思路,介绍了Decision Tree的路数: AdaBoost和Decision Tree都是对弱分类器的组合: 1)AdaBoost是分类的时候,让所 ...
- 机器学习技法:11 Gradient Boosted Decision Tree
Roadmap Adaptive Boosted Decision Tree Optimization View of AdaBoost Gradient Boosting Summary of Ag ...
- 机器学习技法笔记:11 Gradient Boosted Decision Tree
Roadmap Adaptive Boosted Decision Tree Optimization View of AdaBoost Gradient Boosting Summary of Ag ...
随机推荐
- 数据结构( Pyhon 语言描述 ) — — 第1章:Python编程基础
变量和赋值语句 在同一条赋值语句中可以引入多个变量 交换变量a 和b 的值 a,b = b,a Python换行可以使用转义字符\,下一行的缩进量相同 )\ 帮助文档 help() 控制语句 条件式语 ...
- Django中模板查找路径配置
- C++ STL容器底层机制
1.vector容器 vector的数据安排以及操作方式,与array非常相似.两者的唯一区别在于空间的运用的灵活性.array是静态空间,一旦配置了就不能改变.vector是动态空间,随着元素的加入 ...
- Python 输出命令行进度条
在使用 pip 安装时,你会发现有下载进度条,我们也可以借助开源的第三方库来实现这个功能,在项目输出时增加一些可视化效果. 一个简单易用的第三方库是:progress 作者提供了动图很直观地展现了实现 ...
- acm之简单博弈 Nim Bash Wythoff
前些日子我打算开了博弈基础,事后想进行总结下 一句话就是分析必胜或必败,异或为0. 以下内容来自转载: Nim游戏的概述: 还记得这个游戏吗?给出n列珍珠,两人轮流取珍珠,每次在某一列中取至少1颗珍珠 ...
- MySQL主从复制报错一致性问题解决
当MySQL主从复制中因为不一致报错的情况,我们第一时间想到的就是使用pt-table-checksum来进行检查主从一致并进行修复,但是使用此工具的前提是主从复制线程都为on状态, 所以这种情况下可 ...
- window.location.href跳转问题
任务中遇到这样一个问题,用window.location.href跳转一到个网址,但是每次都出错,显示网址前面加上了文件所在文件夹的路径 示例如下: window.location.href=&quo ...
- hdu6071[最短路+解不等式] 2017多校4
求出所有,从2走到x所需的花费在对 t = 2*min(d1,2, d2,3) 模运算下, 所有剩余系的最短路即可(把一个点拆成 t 个点, 每个点代表一种剩余系), 知道了所有剩余系就可以凑出答案 ...
- SPOJ 375 Query on a tree【树链剖分】
题目大意:给你一棵树,有两个操作1.修改一条边的值,2.询问从x到y路径上边的最大值 思路:如果树退化成一条链的话线段树就很明显了,然后这题就是套了个树连剖分,调了很久终于调出来第一个模板了 #inc ...
- zoj 3812 We Need Medicine (dp 状压)
先贴一下转载的思路和代码,,,:http://blog.csdn.net/qian99/article/details/39138329 状压dp博大精深啊,以后看到n<=50都可以往状压上想, ...