After talking about Information theory, now let's come to one of its application - Decision Tree! Nowadays, in terms of prediction power, there are many ensemble methods based on tree that can beat Decision Tree generally. However I found it necessar…

In the previous post we addressed some issue of decision tree, including instability, lack of smoothness, sensitivity to data, and etc. One solution is Boosting Method. In simple words Boosting combines multiple weak learners to get a powerful predic…

This is the second post in Boosting algorithm. In the previous post, we go through the earliest Boosting algorithm - AdaBoost, which is actually an approximation of exponential loss via additive stage-forward modelling. What if we want to choose othe…

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,让所有的弱分类器同时发挥作用 2)Decision Tree是每次根据condition让某个弱分类器发挥作用 林强调了一点,Decision Tree很多套路都是前人的insights,觉得这用好就这样处理了,没有那么完备的理论保证. 从递回的角度,可以这样看Decision Tree: Decisi…

DisCrete Versus Real AdaBoost 关于Discrete 和Real AdaBoost 可以参考博客:http://www.cnblogs.com/jcchen1987/p/4581651.html 本例是Sklearn网站上的关于决策树桩.决策树.和分别使用AdaBoost—SAMME和AdaBoost—SAMME.R的AdaBoost算法在分类上的错误率.这个例子基于Sklearn.datasets里面的make_Hastie_10_2数据库.取了12000个数据,其…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目可联系  QQ:231469242     决策树优点和缺点 决策树优点 1.简单易懂,很好解读,可视化 2.可以变量筛选 缺点 1.决策树…

0. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法.决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1:决策树模型的不同角度理解 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以被看作是if-then的规则集合:也可以被认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 1. if-then规则集合 决策树的属性结构其实对应着一个规则集合:由决策树的根节点到叶节点的每条路径构成的规则组成:路径上的内部特征对应着if条件,叶节点对应着then结论. 决…

http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-decision-tree.html 以决策树作为开始,因为简单,而且也比较容易用到,当前的boosting或random forest也是常以其为基础的 决策树算法本身参考之前的blog,其实就是贪婪算法,每次切分使得数据变得最为有序   那么如何来定义有序或无序? 无序,node impurity 对于分类问题,我们可以用熵entropy或Gini来表示信息的无序程度 对于回归问题,我们用方差Variance…

Decision Tree 及实现 标签: 决策树熵信息增益分类有监督 2014-03-17 12:12 15010人阅读 评论(41) 收藏 举报  分类: Data Mining(25)  Python(24)  Machine Learning(46)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 本文基于python逐步实现Decision Tree(决策树),分为以下几个步骤: 加载数据集 熵的计算 根据最佳分割feature进行数据分割 根据最大信息增益选择最佳分割feat…

CART决策树又称分类回归树,当数据集的因变量为连续性数值时,该树算法就是一个回归树,可以用叶节点观察的均值作为预测值:当数据集的因变量为离散型数值时,该树算法就是一个分类树,可以很好的解决分类问题.但需要注意的是,该算法是一个二叉树,即每一个非叶节点只能引伸出两个分支,所以当某个非叶节点是多水平(2个以上)的离散变量时,该变量就有可能被多次使用. 在sklearn中我们可以用来提高决策树泛化能力的超参数主要有 - max_depth:树的最大深度,也就是说当树的深度到达max_depth的时候…