机器学习-决策树/CART剪枝

最新推荐文章于 2024-12-21 18:55:01 发布
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#CCP #代价复杂度剪枝 #决策树 #CART剪枝

博客围绕决策树的代价复杂度剪枝（CCP）展开，CCP也被称为CART剪枝，它是决策树优化的重要方法，能有效避免决策树过拟合，提升模型性能。

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机器学习：决策树的预剪枝和后剪枝
zyf2589237189的博客
11-23 2126
机器学习:决策树的剪枝
【机器学习】13-决策树2——决策树生成、剪枝
qq_43507078的博客
09-22 1593
决策树。ID3,C4.5,CART算法
Decision Tree：CART、剪枝
04-18
NULL 博文链接：https://isilic.iteye.com/blog/1846726
CART剪枝
weixin_30340745的博客
12-12 195
1. CART剪枝介绍 CART 剪枝算法从完全生长的决策树的底端剪去一些子树，使决策树变小（模型简单），从而能够对未知数据有更准确的预测。CART剪枝算法由两步组成：首先从生成算法产生的决策树\(T_0\)底端开始不断剪枝，直到\(T_0\)的根节点，形成一个子序列\({T_0,T_1,T_3,.....T_n}\),然后通过交叉验证在独立的验证集上对子树序列进行测试，从中选择最优子树。 2...
cart剪枝
缘 源 园
04-24 175
1 为什么要剪枝 •横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。 •实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度。 •随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的， 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。 出现这种情况的原因： •原因1：噪声、样本冲突，即错误的样本数据。 •原因2：特征即属性不能完全作为分类标准。 •原因3：巧合的规律性，数据量不够大。 2 常用的减枝方法 2.1 预剪枝 （1）每一个结点所.
机器学习基础（五十一）—— 决策树的剪枝
04-13 1527
使用一般的寻量方法得到的决策树会遇到一个问题，那就是决策树可能会变得过拟合（overfitted）——也就是说，它可能会变得过分针对训练数据。专门针对训练集所创建出来的分支，其熵值与真实情况相比，可能会有所降低，但因决策树上的判断条件其实是完全随意的，因此一棵过拟合的决策树所给出的答案也许会比实际情况更具特殊性，也即泛化能力较差。一般的决策树算法直到无法再进一步降低熵的时候（if best_gain
机器学习-决策树-通过标注数据进行情景推荐
03-12
决策树是一种常用的机器学习方法，通过树状结构的决策规则对数据进行分类和回归分析。在进行情景推荐时，决策树算法可以通过标注数据来理解和预测用户的行为模式，从而实现个性化推荐。 标注数据是带有明确标签或...
机器学习C++源码解析-决策树cart算法-源码+数据
08-05
总结来说，"机器学习C++源码解析-决策树cart算法-源码+数据"这个资源提供了从理论到实践学习决策树CART算法的全面材料。通过阅读和理解C++源码，开发者可以深入掌握决策树的实现细节，同时也可以通过实际数据运行...
2 机器学习-决策树学习.pptx
09-23
随后，1980年代Breiman和Friedman提出的CART方法进一步推动了决策树的普及，到了1993年，Quinlan对ID3方法进行了改进，发布了C4.5决策树归纳包，成为机器学习领域重要的里程碑。 综上所述，决策树学习作为机器学习...
机器学习-决策树视频教学
06-09
总的来说，这个机器学习决策树视频教学课程是一个全面且实用的学习资源，它将引导你从基础知识到实战技巧，让你能够在人工智能领域熟练运用决策树算法。无论是对机器学习感兴趣的初学者还是希望进一步提升技能的专业...
决策树剪枝matlab代码-cs189hw5:cs189hw5
06-20
决策树剪枝matlab代码
决策树剪枝matlab代码-fast-multiboost-cw:一种非常快速有效的多类提升方法：MultiBoost-CW
06-20
决策树剪枝matlab代码代码作者：Gusheng Lin 联系人：或 此代码用于我们的 ACCV 论文。 请引用： [1] 林国胜、沉春华、Anton van den Hengel 和 David Suter； “使用坐标下降优化快速训练有效的多类提升”，ACCV2012。 我们还使用以下代码实现决策树： Piotr 的 Image & Video Matlab Toolbox 请引用他们的论文：[2] R. Appel, T. Fuchs, P. Dollár, P. Perona; “快速提升决策树 – 尽早修剪未达到的特征”，ICML 2013。
机器学习——决策树的剪枝
Gucciwei的博客
11-21 873
概念：剪枝主要是解决决策树出现的“过拟合”现象。剪枝就是通过某种判断，避免一些不必要的遍历过程。剪枝剪枝又分为预剪枝和后剪枝。预剪枝：预剪枝，就是将即将发芽的分支“扼杀在萌芽状态”即在分支划分前就进行剪枝判断，如果判断结果是需要剪枝，则不进行该分支划分。后剪枝（自底向上）：在分支划分之后，通常是决策树的各个判断分支已经形成后，才开始进行剪枝判断。# 设置中文显示字体# 设置中文显示字体。
5-7 CART树的剪枝
幸福在路上
04-08 468
CART树的剪枝算法 输入：剪枝前的CART树 输出：剪枝后的CART树 原理 令： 损失函数为： Ca(T)=C(T)+a∣T∣(1) C_a(T) = C(T) + a|T| \tag {1} Ca​(T)=C(T)+a∣T∣(1) 对树上的所有结点计算： 假如该结点不split，该结点的损失为： Ca(t)=C(t)+a∣T∣(2) C_a(t) = C(t) + a|T| \tag {2}...
机器学习---预剪枝、后剪枝（REP、CCP、PEP、）
weixin_43961909的博客
09-04 3281
14， 15， 16， 17} 的样例组成训练集，编号为 {4， 5， 8， 9， 11， 12， 13} 的样例组成验证。此时，验证集中编号为 {4， 5， 8，11， 12} 的样例被分类正确，验证集精度为5 / 7 ∗ 100% =在⽤属性"脐部"划分之后，上图中的结点2、3、4分别包含编号为 {1，2，3， 14}、 {6，7， 15，其中 T0 为原有的完全决策树，Tm为。例如对下表的⻄⽠数据集，将其随机划分为两部分，其中编号为 {1，2，3，6， 7， 10，则编号为 {4，5，8} 的样例。
机器学习算法——决策树4（剪枝处理）
Vicky_xiduoduo的博客
03-15 4500
ID3算法优缺点： ① 不能对连续数据进行处理，只能通过连续数据离散化进行处理； ② 采用信息增益容易偏向取值较多的特征，准确率不如信息增益率； ③ 缺失值不好处理。 ④ 没有采用剪枝，决策树的结构可能过于复杂，容易出现过拟合。 C4.5算法优缺点： ① 产生的规则容易理解，准确率高，实现简单； ② 对数据进行多次顺序扫描和排序，效率低； ③ 只适合小规模数据集，需要将数据放到内存中。 那如何进行剪枝呢？ 剪枝（pruning）是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段。 在决策树学习中
决策树：CART算法剪枝
Wei_sx的博客
12-21 1093
CART 的剪枝技术通过科学合理的方法控制了模型的复杂度，优化了模型的表现。后剪枝是 CART 的一项重要特性，通过降低树的复杂度来提高模型的泛化能力。剪枝在实际过程中对于提升决策树的效果和解释性是非常重要的。
【十七】机器学习之路——决策树剪枝（3）
蔡同学的博客
12-04 866
[本文内容参考周志华《机器学习》]   前两篇博客分别介绍了决策树的概念【十五】机器学习之路——决策树（1）和决策树的三种算法【十六】机器学习之路——决策树算法（2），今天讲一下决策树的剪枝。   我们种树的时候给树剪枝是为了树长的更加美观，而给决策树剪枝是为了解决决策树中”过拟合”的问题。决策树学习中，为了尽可能正确的分类样本数据，节点划分过程将不断重复，有时候会造成分支过多，这时就可能因为训
（《机器学习》完整版系列）第15章 规则学习——15.5 剪枝优化(预剪枝（阻止生长）和后剪枝（“由长变短”）)
qiy_icbc的博客
03-22 360
将规则的“由短变长”的过程看成是树枝生长过程，那么，对树就有剪枝，包括预剪枝（阻止生长）和后剪枝（“由长变短”）。 剪枝过程涉及到规则的取舍，可以用统计显著性检验
机器学习-决策树
最新发布
06-01
### 决策树算法的实现方法 决策树是一种基于树结构进行分类或回归预测的机器学习算法。它通过递归地选择最优特征并分割数据集，构建出一棵树形结构模型。以下是决策树算法的实现方法及相关内容。 #### 1. 决策树的核心思想 决策树的核心思想是从训练数据集中选择最优属性作为决策节点，并根据该属性的值将数据划分为多个子集[^3]。这一过程会递归地在每个子集上重复，直到满足特定的停止条件（如达到最大深度、节点纯度足够高等）。 #### 2. 常见的决策树算法 以下是几种常见的决策树算法及其特点： - **ID3**：ID3算法使用信息增益来选择最优特征。它假设所有特征都是离散的，并且不支持缺失值处理[^2]。 - **C4.5**：C4.5是ID3的改进版本，支持连续特征和缺失值处理。它使用信息增益比来选择最优特征[^2]。 - **CART**：CART算法既可以用于分类任务也可以用于回归任务。对于分类任务，它使用基尼指数选择最优特征；对于回归任务，则使用均方误差[^2]。 - **随机森林（Random Forest, RF）**：随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，通过构建多棵决策树并综合它们的结果来提高模型的泛化能力[^2]。 #### 3. 决策树的实现步骤 以下是决策树算法的基本实现步骤： - **数据预处理**：对数据进行清洗、标准化或归一化处理。如果数据包含图像等复杂结构，可能需要先提取特征向量[^5]。 - **特征选择**：选择一个最优特征作为当前节点的分裂依据。常用的特征选择标准包括信息增益、信息增益比和基尼指数[^3]。 - **递归建树**：根据选定的特征将数据集划分为多个子集，并对每个子集递归地重复上述过程[^3]。 - **剪枝**：为避免过拟合，可以通过预剪枝或后剪枝技术减少树的复杂度。 #### 4. 决策树的代码实现示例 以下是一个简单的决策树分类器的Python实现，基于`scikit-learn`库： ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 data = load_iris() X = data.data y = data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 初始化决策树分类器 clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3, random_state=42) # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 评估模型性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}") ``` #### 5. 决策树的优缺点 - **优点**： - 决策树模型易于理解和解释，能够直观展示分类过程[^4]。 - 对于非线性数据具有较强的适应能力[^3]。 - **缺点**： - 容易出现过拟合现象，特别是在数据噪声较大时[^3]。 - 对于连续型特征，划分点的选择可能会导致计算复杂度增加。
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