决策树的理解

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原创最新推荐文章于 2026-02-27 10:34:35 发布 438 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

决策树模型理解 决策树概念根据数据特征划分的一棵树，每个分枝是由某个不同的特征划分得到的。特点：直接解决了多分类问题（不需要ovo或ovR)，也能解决回归问题直观而且具有可解释性。熵的引入熵的概念最早起源于物理学，用于度量一个热力学系统的无序程度。在信息论里面，熵是对不确定性的测量。 1948年，香农Claude E. Shannon引入信息（熵），将其定义为离散随机事件的出现概率。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。所以说，信息熵可以被认为是系统有序化程度的一个度量。信息熵阅读详情

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关于决策树损失函数来源的理解与推导在阅读《统计学习方法》5.1.4决策树学习一节过程中，有如下一句话引起博主疑惑：决策树的损失函数通常是正则化的极大似然函数。书上并未给出具体推导，直到5.4决策树的剪枝中，直接给出了正则化的决策树损失函数：。其中|T|代表叶节点个数，表示具体某个叶节点的样例数，表示叶节点经验熵。我们知道正则化的损失函数中前一项代表经验误差，而在概率模型中(决策树模型是一种概率模型)，经验误差函数的获得往往通过... 阅读详情

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