预剪枝(Pre-Pruning):预剪枝就是在构造决策树的过程中,先对每个结点在划分前进行估计,若果当前结点的划分不能带来决策树模型泛华性能的提升,则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点.…

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪…

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪…

决策树是一种常见的机器学习模型.形象地说,决策树对应着我们直观上做决策的过程:经由一系列判断,得到最终决策.由此,我们引出决策树模型. 一.决策树的基本流程 决策树的跟节点包含全部样例,叶节点则对应决策结果.其它每个节点则对应一个属性测试,每个节点包含的样本集合根据属性测试结果被划分到不同子节点中.决策树学习的目的是,产生一棵泛化能力强,i.e.处理未见示例能力强的决策树. 决策树的基本流程遵循分治策略.基本算法的伪码书中已经给出: 从中看出,决策树是一个递归过程,有三种情形会导致递归返回: 当…

决策树是既可以作为分类算法,又可以作为回归算法,而且在经常被用作为集成算法中的基学习器.决策树是一种很古老的算法,也是很好理解的一种算法,构建决策树的过程本质上是一个递归的过程,采用if-then的规则进行递归(可以理解为嵌套的 if - else 的条件判断过程),关于递归的终止条件有三种情形: 1)当前节点包含的样本属于同一类,则无需划分,该节点作为叶子节点,该节点输出的类别为样本的类别 2)该节点包含的样本集合为空,不能划分 3)当前属性集为空,则无法划分,该节点作为叶子节点,该节点的输出…

(注:本篇博文是对<统计学习方法>中决策树一章的归纳总结,下列的一些文字和图例均引自此书~) 决策树(decision tree)属于分类/回归方法.其具有可读性.可解释性.分类速度快等优点.决策树学习包含3个步骤:特征选择.决策树生成.决策树修剪(剪枝). 0 - 决策树问题 0.0 - 问题描述 假设训练集为 $$D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots ,(x_N,y_N)\},$$ 其中$x_i=(x_i^{(1)},x_i^{(2)},\cdots,x_i^{(n…

数据挖掘-决策树 Decision tree 目录 数据挖掘-决策树 Decision tree 1. 决策树概述 1.1 决策树介绍 1.1.1 决策树定义 1.1.2 本质 1.1.3 决策树的组成 1.1.4 决策树的分类 1.1.5 决策过程 1.2 决策树的优化 1.2.1 过拟合 1.3.1 剪枝 2. 理论基础 2.1 香农理论 2.1.1 信息量 2.1.2 平均信息量/信息熵 2.1.3 条件熵 2.1.4 信息增益(Information gain) 2.1.5 信息增益率…

机器学习实战---决策树CART简介及分类树实现 一:对比分类树 CART回归树和CART分类树的建立算法大部分是类似的,所以这里我们只讨论CART回归树和CART分类树的建立算法不同的地方.首先,我们要明白,什么是回归树,什么是分类树. 两者的区别在于样本输出: 如果样本输出是离散值,那么这是一颗分类树. 如果果样本输出是连续值,那么那么这是一颗回归树. 除了概念的不同,CART回归树和CART分类树的建立和预测的区别主要有下面两点: 1)连续值的处理方法不同 2)决策树建立后做预测的方式不同…

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有…

作者|Angel Das 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍 决策树分类器是一种有监督的学习模型,在我们关心可解释性时非常有用. 决策树通过基于每个层次的多个问题做出决策来分解数据 决策树是处理分类问题的常用算法之一. 为了更好地理解它,让我们看看下面的例子. 决策树通常包括: 根节点-表示被进一步划分为同质组的样本或总体 拆分-将节点分为两个子节点的过程 决策节点-当一个子节点根据某个条件拆分为其他子节点时,称为决策节点 叶节点或终端节点-不进一步拆分的子节点 信…