1. 决策树中的特征选择 分类决策树是一种描述对实例进行分类的树型结构,决策树学习本质上就是从训练数据集中归纳出一组分类规则,而二叉决策树类似于if-else规则.决策树的构建也是非常的简单,首先依据某种特征选择手段对每一特征对分类的贡献性大小排序,然后从根节点开始依次取出剩下特征中对分类贡献最大的特征,用其作为当前节点的分类准则,进一步构造其叶子结点,然后重复此过程,直到特征用光或满足了预先设定的要求终止决策树的构建.由此可见,特征选择作为决策树构建的核心技术而存在,那么下面我们就来讨论一下决…

1. 决策树中的特征选择 分类决策树是一种描述对实例进行分类的树型结构,决策树学习本质上就是从训练数据集中归纳出一组分类规则,而二叉决策树类似于if-else规则.决策树的构建也是非常的简单,首先依据某种特征选择手段对每一特征对分类的贡献性大小排序,然后从根节点开始依次取出剩下特征中对分类贡献最大的特征,用其作为当前节点的分类准则,进一步构造其叶子结点,然后重复此过程,直到特征用光或满足了预先设定的要求终止决策树的构建.由此可见,特征选择作为决策树构建的核心技术而存在,那么下面我们就来讨论一下决…

摘要: 1.pipeline 模式 1.1相关概念 1.2代码示例 2.特征提取,转换以及特征选择 2.1特征提取 2.2特征转换 2.3特征选择 3.模型选择与参数选择 3.1 交叉验证 3.2 训练集-测试集 切分 内容: 1.pipeline 模式 1.1相关概念 DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型,text,特征向量,Label和预测结果 Transformer:将DataFrame转化为另外一个DataFrame的算法,通过实现t…

一. 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中,特征数量可能较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相关性,容易导致如下的后果: 1.     特征个数越多,分析特征.训练模型所需的时间就越长,模型也会越复杂. 2.     特征个数越多,容易引起“维度灾难”,其推广能力会下降. 3.     特征个数越多,容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题,导致模型效果下降. 4.     对于模型来说,可能会导致不适定的情况,即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动. 特征选择,能…

在机器学习中,一般都会按照下面几个步骤:特征提取.数据预处理.特征选择.模型训练.检验优化.那么特征的选择就很关键了,一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的,因为模型本身的参数并没有太多优化的点,反而特征这边有时候多加一个或者少加一个,最终的结果都会差别很大. 在SparkMLlib中为我们提供了几种特征选择的方法,分别是VectorSlicer.RFormula和ChiSqSelector. 下面就介绍下这三个方法的使用,强烈推荐有时间的把参考的文献都阅读下,会有所收获! Vect…

原作:面包包包包包包 改动:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年2月 出处:http://blog.csdn.net/Breada/article/details/50697030 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50697074 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50697105 声明:版权全部.转载请联系作者并注明出处 1. 引言 提笔写这篇博客,…

一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习…

本博资料来自andrew ng的13年的ML视频中10_X._Advice_for_Applying_Machine_Learning. 遇到问题-部分(一) 错误统计-部分(二) 正确的选取数据集-部分(三) 辨识是欠拟合还是过拟合-部分(四) 正则化与过拟合(high variance)和欠拟合(high bias)的关系-部分(五) 部分(六).部分(七)见“如何应用ML的建议-下” 部分(一):   举个例子,当我们采用这样的模型(看过ng在网易上视频的人对预测房子价格的例子并不陌生),…

第八部分内容:  1.正则化Regularization 2.在线学习(Online Learning) 3.ML 经验 1.正则化Regularization 1.1通俗解释 引用知乎作者:刑无刀 解释之前,先说明这样做的目的:如果一个模型我们只打算对现有数据用一次就不再用了,那么正则化没必要了,因为我们没打算在将来他还有用,正则化的目的是为了让模型的生命更长久,把它扔到现实的数据海洋中活得好,活得久. 俗气的解释1: 让模型参数不要在优化的方向上纵欲过度.<红楼梦>里,贾瑞喜欢王熙凤得了相…

一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习…