课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一.决策树(Decision Tree).口袋(Bagging),自适应增强(AdaBoost) Bagging和AdaBoost算法再分类的时候,是让所有的弱分类器同时发挥作用.它们之间的区别每个弱分离器是否对后来的blending生成G有相同的权重. Decision Tree是一种有条件的融合算法,每次只能根据条件让某个分类器发挥作用. 二.基本决策树算法 1.用递…

决策树的剪枝 决策树为什么要剪枝?原因就是避免决策树“过拟合”样本.前面的算法生成的决策树非常的详细而庞大,每个属性都被详细地加以考虑,决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的.因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个树表现堪称完美,它可以100%完美正确得对训练样本集中的样本进行分类(因为决策树本身就是100%完美拟合训练样本的产物). 但是,这会带来一个问题,如果训练样本中包含了一些错误,按照前面的算法,这些错误也会100%一点不留得被决策树学习了,这就是…

之前有文章介绍过决策树(ID3).简单回顾一下:ID3每次选取最佳特征来分割数据,这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的.按照某种特征切分数据后,该特征在以后切分数据集时就不再使用,因此存在切分过于迅速的问题.ID3算法还不能处理连续性特征. 下面简单介绍一下其他算法: CART 分类回归树 CART是Classification And Regerssion Trees的缩写,既能处理分类任务也能做回归任务. CART树的典型代表时二叉树,根据不同的条件将分类. CART树构建算法 与I…

在之前的决策树到集成学习里我们说了决策树和集成学习的基本概念(用了adaboost昨晚集成学习的例子),其后我们分别学习了决策树分类原理和adaboost原理和实现, 上两篇我们学习了cart(决策分类树),决策分类树也是决策树的一种,也是很强大的分类器,但是cart的深度太深,我们可以指定cart的深度使得cart变成强一点的弱分类器. 在决策树到集成学习我们提到,单棵复杂的决策树可以达到100%,而简单的集成学习只能有85%的正确率,下面我们尝试用强一点的弱分类器来看下集成学习的效果有没有提…

一.CART决策树模型概述(Classification And Regression Trees)   决策树是使用类似于一棵树的结构来表示类的划分,树的构建可以看成是变量(属性)选择的过程,内部节点表示树选择那几个变量(属性)作为划分,每棵树的叶节点表示为一个类的标号,树的最顶层为根节点. 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法.​​决策树算法属于有指导的学习,即原数据必须包含预测变量和目标变量.决策树分为分类决策树(目标变量为分类型数…

分类-回归树模型(CART)在R语言中的实现 CART模型 ,即Classification And Regression Trees.它和一般回归分析类似,是用来对变量进行解释和预测的工具,也是数据挖掘中的一种常用算法.如果因变量是连续数据,相对应的分析称为回归树,如果因变量是分类数据,则相应的分析称为分类树. 决策树是一种倒立的树结构,它由内部节点.叶子节点和边组成.其中最上面的一个节点叫根节点. 构造一棵决策树需要一个训练集,一些例子组成,每个例子用一些属性(或特征)和一个类别标记来描述.…

1.简单介绍 线性回归方法可以有效的拟合所有样本点(局部加权线性回归除外).当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时,构建全局模型的想法一个是困难一个是笨拙.此外,实际中很多问题为非线性的,例如常见到的分段函数,不可能用全局线性模型来进行拟合. 树回归将数据集切分成多份易建模的数据,然后利用线性回归进行建模和拟合.这里介绍较为经典的树回归CART(classification and regression trees,分类回归树)算法. 2.分类回归树基本流程 构建树: 1.找到[最佳待切分…

上一篇我们学习和实现了CART(分类回归树),不过主要是针对离散值的分类实现,下面我们来看下连续值的cart分类树如何实现 思考连续值和离散值的不同之处: 二分子树的时候不同:离散值需要求出最优的两个组合,连续值需要找到一个合适的分割点把特征切分为前后两块 这里不考虑特征的减少问题 切分数据的不同:根据大于和小于等于切分数据集 def splitDataSet(dataSet, axis, value,threshold): retDataSet = [] if threshold == 'lt…

常见的一种决策树算法是ID3,ID3的做法是每次选择当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征所有可能取值来切分,也就是说,如果一个特征有四种取值,那么数据将被切分成4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后的算法执行过程中将不会在起作用,这种切分方法比较迅速,但是一个比较明显的缺点是不能直接处理连续型的特征,只有事先将连续型的数据转换成离散型才能再ID3算法中使用. CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术,将当前的样本集分为两个子…

概要 本部分介绍 CART,是一种非常重要的机器学习算法.   基本原理   CART 全称为 Classification And Regression Trees,即分类回归树.顾名思义,该算法既可以用于分类还可以用于回归. 克服了 ID3 算法只能处理离散型数据的缺点,CART 可以使用二元切分来处理连续型变量.二元切分法,即每次把数据集切分成两份,具体地处理方法是:如果特征值大于给定值就走左子树,否则就走右子树.对 CART 稍作修改就可以处理回归问题.先前我们使用香农熵来度量集合的无组…