4. Decision Tree - 相关文章

Spark MLlib - Decision Tree源码分析

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…

决策树Decision Tree 及实现

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…

Gradient Boosting Decision Tree学习

Gradient Boosting Decision Tree,即梯度提升树,简称GBDT,也叫GBRT(Gradient Boosting Regression Tree),也称为Multiple Additive Regression Tree(MART),阿里貌似叫treelink. 首先学习GBDT要有决策树的先验知识. Gradient Boosting Decision Tree,和随机森林(random forest)算法一样,也是通过组合弱学习器来形成一个强学习器.GBDT的发明…

使用Decision Tree对MNIST数据集进行实验

使用的Decision Tree中,对MNIST中的灰度值进行了0/1处理,方便来进行分类和计算熵. 使用较少的测试数据测试了在对灰度值进行多分类的情况下,分类结果的正确率如何.实验结果如下. #Test change pixel data into more categories than 0/1:#int(pixel)/50: 37%#int(pixel)/64: 45.9%#int(pixel)/96: 52.3%#int(pixel)/128: 62.48%#int(pixel)/152…

Sklearn库例子1：Sklearn库中AdaBoost和Decision Tree运行结果的比较

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…

用于分类的决策树(Decision Tree)-ID3 C4.5

决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法(ID3.C4.5和基于 Gini 的 CART 可用于分类,CART还可用于回归).决策树在分类过程中,表示的是基于特征对实例进行划分,将其归到不同的类别.决策树的主要优点是模型可读.易于理解.分类速度快.建模与预测速度快.本文主要介绍 Quinlan 在 1986 年提出的 ID3 算法与 1993 年提出的 C4.5 算法.下面首先对决策树模型进行简单介绍. 决策树模型决策树是由树节点与边组成的,其节点有两种类型,内部节点和叶…

OpenCV码源笔记——Decision Tree决策树

来自OpenCV2.3.1 sample/c/mushroom.cpp 1.首先读入agaricus-lepiota.data的训练样本. 样本中第一项是e或p代表有毒或无毒的标志位:其他是特征,可以把每个样本看做一个特征向量: cvSeqPush( seq, el_ptr );读入序列seq中,每一项都存储一个样本即特征向量: 之后,把特征向量与标志位分别读入CvMat* data与CvMat* reponses中还有一个CvMat* missing保留丢失位当前小于0位置: 2.训练样本…

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法&协同过滤算法

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法参考:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/24863289 理解机器学习算法:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/25485893 协同过滤算法:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/17228643…

Gradient Boost Decision Tree(&Treelink)

http://www.cnblogs.com/joneswood/archive/2012/03/04/2379615.html 1. 什么是Treelink Treelink是阿里集团内部的叫法,其学术上的名称是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树).GBDT是“模型组合+决策树”相关算法的两个基本形式中的一个,另外一个是随机森林(Random Forest),相较于GBDT要简单一些. 1.1 决策树应用最广的分类算法之一…

(转)Decision Tree

Decision Tree:Analysis 大家有没有玩过猜猜看(Twenty Questions)的游戏?我在心里想一件物体,你可以用一些问题来确定我心里想的这个物体:如是不是植物?是否会飞?能游泳不?当你问完这些问题后,你就能得到这个物体的特征,然后猜出我心里想象的那个物体,看是否正确. 这个游戏很简单,但是蕴含的思想却是质朴的.每个问题都会将范围减少,直到特征显现,内蕴的思想就是Decision Tree算法.判定树(Decision Tree)算法是机器学习中很重要的一种算法,有文章声…

CART分类与回归树与GBDT(Gradient Boost Decision Tree)

一.CART分类与回归树资料转载: http://dataunion.org/5771.html Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm.顾名思义,CART算法既可以用于创建分类树(Classification Tree),也可以用于创建回归树(Regression Tree).模型树(Model Tree),两者在建树的过程稍…

class-决策树Decision Tree

顾名思义,决策树model是树形结构,在分类中,表示基于特征对实例进行分类的过程.可以认为是"if-else"的合集,也可以认为是特征空间,类空间上条件概率分布.主要优点是分类速度快,可读性好.在学习时(training)根据loss function最小化原则建立决策树model,预测时对新数据利用决策树进行分类.常包括三个步骤*:特征选择,决策树生成,决策树剪枝.思想来源是1986年Quinlan提出的ID3算法,1993年C4.5算法,Breiman在1984年提出的CART算法…

机器学习技法：11 Gradient Boosted Decision Tree

Roadmap Adaptive Boosted Decision Tree Optimization View of AdaBoost Gradient Boosting Summary of Aggregation Models Summary…

机器学习技法：09 Decision Tree

Roadmap Decision Tree Hypothesis Decision Tree Algorithm Decision Tree Heuristics in C&RT Decision Tree in Action Summary…

Decision tree(决策树)算法初探

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…

决策树（decision tree）

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…

（ZT）算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree)

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html 3.1.摘要在前面两篇文章中,分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法.这两种算法都以贝叶斯定理为基础,可以对分类及决策问题进行概率推断.在这一篇文章中,将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树(decision tree).相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树…

[机器学习]回归--Decision Tree Regression

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…

决策树decision tree原理介绍_python sklearn建模_乳腺癌细胞分类器（推荐AAA）

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…

机器学习技法笔记：09 Decision Tree

Roadmap Decision Tree Hypothesis Decision Tree Algorithm Decision Tree Heuristics in C&RT Decision Tree in Action Summary…

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 Aggregation Models Summary…

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 没有实现仅仅有原理

阿弥陀佛.好久没写文章,实在是受不了了.特来填坑,近期实习了(ting)解(shuo)到(le)非常多工业界经常使用的算法.诸如GBDT,CRF,topic model的一些算法等.也看了不少东西.有时间能够具体写一下,而至于实现那真的是没时间没心情再做了,等回学校了再说吧.今天我们要说的就是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) =====================================================…

[ML学习笔记] 决策树与随机森林（Decision Tree&Random Forest）

[ML学习笔记] 决策树与随机森林(Decision Tree&Random Forest) 决策树决策树算法以树状结构表示数据分类的结果.每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数,记为分支. 一棵决策树的组成:根节点.非叶子节点(决策点).叶子节点.分支算法分为两个步骤:1. 训练阶段(建模) 2. 分类阶段(应用) 熵的概念设用P(X)代表X发生的概率,H(X)代表X发生的不确定性,则有:P(X)越大,H(X)越小:P(X)越小,H(X)越大. 信息熵的一句话解释是:消除不确定性的程度…

Coursera台大机器学习技法课程笔记11-Gradient Boosted Decision Tree

将Adaboost和decision tree相结合,需要注意的地主是,训练时adaboost需要改变资料的权重,如何将有权重的资料和decision tree相结合呢?方法很类似于前面讲过的bagging,通过采样资料来使资料获得不同的权重. 一棵完全的树的权值会无限大,可能出现过拟合.因此需要得到一棵弱分类的树,方法如下: 接下来比较深入的分析adaboost.经过代换,出现了如下惊人的结果: 某个资料的权重正比于投票分数联系到之前学习的SVM,发现了一个秘密:投票的分数就是某个点到分隔…

2. 决策树（Decision Tree）-ID3、C4.5、CART比较

1. 决策树(Decision Tree)-决策树原理 2. 决策树(Decision Tree)-ID3.C4.5.CART比较 1. 前言上文决策树(Decision Tree)1-决策树原理介绍了决策树原理和算法,并且涉及了ID3,C4.5,CART3个决策树算法.现在大部分都是用CART的分类树和回归树,这三个决策树算法是一个改进和补充的过程,比较它们之间的关系与区别,能够更好的理解决策时算法. 2. ID3算法 2.1 ID3原理 ID3算法就是用信息增益大小来判断当前节点应该用什么…

1. 决策树（Decision Tree）-决策树原理

1. 决策树(Decision Tree)-决策树原理 2. 决策树(Decision Tree)-ID3.C4.5.CART比较 1. 前言决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程.它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布.学习时,利用训练数据,根据损失函数最小化的原则建立决策树模型.预测时,对新的数据,利用决策树模型进行分类.决策树学习通常包括三个步骤:特征选择.决策树的生成和决策树的…

Spark2 ML包之决策树分类Decision tree classifier详细解说

所用数据源,请参考本人博客http://www.cnblogs.com/wwxbi/p/6063613.html 1.导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column impor…

Tree - Decision Tree with sklearn source code

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…

GBDT（Gradient Boost Decision Tree）

原文:http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/48415435 GBDT,全称Gradient Boosting Decision Tree,叫法比较多,如Treelink. GBRT(Gradient Boost Regression Tree).Tree Net.MART(Multiple Additive Regression Tree)等.GBDT是决策树中的回归树,决策树分为回归树和分类树,分类树的衡量标准是最大熵,而回归…

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:voting/average.non-uniform:linear/non-linear和condition的融合形式来获取更好地性能).动态融合方法learning(没有一堆的g set,而是通过online learning获取g,边学习g,变边进行融合,对照于blending中的uniform融合形式…

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