决策树考点

最新推荐文章于 2022-10-27 17:34:55 发布
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#决策树

博客介绍了随机森林、Bagging和GBDT的相关知识。随机森林随机选特征可避免每次都选强相关特征，使树不同；Bagging是自举汇聚法；GBDT子采样无放回，Bagging子采样有放回。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.随机森林随机选特征的作用

RF的话，如果有一个特征和标签特别强相关。选择划分特征时，如果不随机的从所用特征中随机取一些特征的话，那么每一次那个强相关特征都会被选取。那么每个树都会是一样的。这就是随机森林随机选取一些特征的作用，让某些树，不选这个强相关特征。

2.Bagging 意义

bootstrap aggregating 自举汇聚法

模型很好，variable很大。

3.GBDT的子采样是无放回采样，而Bagging的子采样是放回采样

数据结构与算法里决策树的改进方案
AI 算法实战派
05-29 584
决策树是数据挖掘和机器学习的核心算法之一，广泛应用于金融风控、医疗诊断、推荐系统等领域。但直接使用基础决策树模型时，常遇到“模型在训练数据上完美，在新数据上翻车”的尴尬。本文将聚焦决策树的核心缺陷，从原理到代码，详解如何通过改进让决策树从“机械学习者”升级为“智能决策者”。用“选西瓜”案例讲清决策树的核心逻辑；拆解传统决策树的三大痛点（过拟合、特征选择偏差、噪声敏感）；详解六大改进方案（随机森林、GBDT、特征选择优化等）；Python实战对比基础决策树与改进模型的效果差异。
决策树面试知识点最全总结（三）
qq_16608563的博客
09-17 2652
决策树面试知识点最全总结（三）决策树的剪枝 一 为什么需要减枝： 无论是在ID3还是C4.5决策树的生成算法中，都是递归的生成决策树，直到不能继续下去为止。这样产生的决策树存在一些问题：过拟合即对训练数据的分类很准确，对未知的测试数据的分类却没有那么准确。 过拟合的原因：在于学习时过多的考虑如何提高对训练数据的正确分类，从而构建出过于复杂的决策树。 解决办法：考虑决策树的复杂度（复杂度如何...
决策树知识点
weixin_37823499的博客
04-13 563
常见的一些决策树 模型 ID3 C4.5 CART 结构 多叉树 多叉树 二叉树 特征选择 信息增益 信息增益率 Gini系数、均方差 策树 ...
决策树学习知识点
本博客纯属个人网络笔记，如对阁下有用，甚喜；否则，关掉即可，不喜勿喷。专心写代码，不做键盘侠！
02-12 343
决策树知识点汇总 信息熵 参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39521554/article/details/79078917 信息增益 https://www.zhihu.com/question/22928442 信息增益率 https://www.zhihu.com/question/22928442 算法 ID3使用信息增益确定分裂特征排序。 C4.5对ID3的改进，...
决策树相关知识点
yanwenduo的博客
11-23 307
决策树相关知识点 综合了李航 统计学习方法，周志华机器学习，HTF the elements of statistical learing 的内容
决策树算法知识要点
tigerlib的博客
08-24 651
1 决策树的基本概念 决策树(decision tree ) 是一种基本的分类与回归方法（这里主要讨论用于分类的决策树）； 决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程 可以认为是 if-then 规则的集合。 由决策树的根结点到叶结点的每一条路径构建一条规则 路径上内部结点的特征对应着规则的条件，而叶结点的类对应着规则的结论 决策树的路径或其对应的if-then 规...
决策树知识点总结
weixin_44111292的博客
05-31 607
1. 决策树定义 决策树是一种自上而下，对样本数据进行树形分类的过程，由结点和有向边组成。结点分为内部结点和叶结点，其中每个内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示类别。从顶部根结点开始，所有样本聚在一起。经过根结点的划分，样本被分到不同的子结点中。再根据子结点的特征进一步划分，直至所有样本都被归到某一个类别（即叶结点）中. 决策树的生成包含了特征选择、树的构造、树的剪枝三个过程。 2 决策树学习 决策树学习，假设给定训练数据集 其中，xi=(xi(1),xi(2),...,xi(n))Tx_{i}=\l
Java实时决策树推理引擎面试高频考点100+.pdf
最新发布
06-09
文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿...
直击高频编程考点：树相关知识及经典算法题总结
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张彦峰的博客
10-27 5万+
树相关知识及编程练习总结：背景知识+树的应用举例（Spring中的应用举例+其他框架中的应用举例+实际开发中的应用举例）+相关编程练习（二叉树遍历：包括前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历等+二叉树的最大深度+二叉树的最小深度+对称二叉树+二叉树的最近公共祖先+二叉树的直径+二叉树的路径和+二叉搜索树中的插入操作+二叉搜索树中的删除操作+二叉搜索树中的搜索操作+二叉树的层平均值+二叉树的镜像+二叉树的序列化与反序列化+二叉树的右视图+二叉树的最大宽度+前序遍历和中序遍历构造二叉树+平衡二叉树）
机器学习——决策树 知识点总结
qq_34896915的博客
06-09 1176
个人对于机器学习中决策树的理解和总结
关于决策树，你一定要知道的知识点！（文末送书）
fengdu78的博客
07-03 2049
在现实生活中，我们每天都会面对各种抉择，例如根据商品的特征和价格决定是否购买。不同于逻辑回归把所有因素加权求和然后通过Sigmoid函数转换成概率进行决策，我们会依次判断各个特征是否满足预...
决策树相关知识点整理（持续更新...）
qq_24263553的博客
03-22 327
机器学习算法——决策树相关面试问题及参考答案。 题目列表： 1、写一下信息增益、信息增益率、基尼系数三个公式？ 2、C4.5（信息增益率）比较ID3（信息增益）的优点？ 3、决策树如何防止过拟合？ 4、决策树相比其他算法有什么优势？ 写一下信息增益、信息增益率、基尼系数三个公式？（参考西瓜书） 1）信息熵的定义： 2）信息增益公式 3）信息增益率公式 4）基尼指数公式 其中，基尼值定义为...
【机器学习】决策树知识点小结
qq_32742009的博客
08-20 5845
决策树原理简述 决策树是一类常见的机器学习方法，它是基于树的结构进行决策的。每次做决策时选择最优划分属性，一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一个类别，即节点的“纯度”(purity)越来越高。 决策树学习算法包含特征选择、决策树的生成与剪枝过程。决策树的学习算法通常是递归地选择最优特征，并用最优特征对数据集进行分割。开始时，构建根节点，选择最优特征...
机器学习之决策树算法（四）考试训练
繁华三千东流水不舍昼夜的博客
07-26 1038
题目要求 （一）题目要求 1.按要求完成下面的各项需求。 利用决策树实现分类问题: 加载西瓜数据 调用决策树分类模型，并训练模型 计算出深度=2和5时的准确率 数据如下 0.697,0.46,1 0.774,0.376,1 0.634,0.264,1 0.608,0.318,1 0.556,0.215,1 0.403,0.237,1 0.481,0.149,1 0.437,0.211,1 0.66...
机器学习面试考点大杂烩
UCASer
09-18 413
文章目录决策树1 划分规则 决策树 1 划分规则 1.1 如何选择最优划分属性？ 划分过程中，在每一次划分时，选取能使其“不纯度”减小最大的属性。 1.2 常用的衡量“不纯度”的指标。信息增益，信息增益比（信息增益率），基尼系数。 1.3 以上三种指标的具体公式。   1）信息增益（对应算法：ID3）      先介绍一下信息熵的公式： Entropy(D)=−∑i=1Ip(i∣D)log(p(...
决策树的完整知识点总结
小小的学渣
11-26 3万+
一、原理   决策树是一种非参数的监督学习方法，它主要用于分类和回归。决策树的目的是构造一种模型，使之能够从样本数据的特征属性中，通过学习简单的决策规则——IF THEN规则，从而预测目标变量的值。 图1 决策树 例如，在某医院内，对因心脏病发作而入院治疗的患者，在住院的前24小时内，观测记录下来他们的19个特征属性——血压、年龄、以及其他17项可以综合判断病人状况的重要指标，
决策树常见的面试点整理
manduner的博客
05-24 8965
谈谈自己对决策树的理解？ 决策树算法，无论是哪种，其目的都是为了让模型的不确定性降低的越快越好，基于其评价指标的不同，主要是ID3算法，C4.5算法和CART算法，其中ID3算法的评价指标是信息增益，C4.5算法的评价指标是信息增益率，CART算法的评价指标是基尼系数。 谈谈对信息增益和信息增益率的理解？ 要理解信息增益，首先要理解熵这个概念。从概率统计的角度看，熵是对随机变量不确定性的度量，...
决策树面试知识点最全总结（四）——CART回归树
qq_16608563的博客
09-27 1990
CART回归树 如果样本的标签和样本的特征存在非线性关系时，则普通的线性回归、岭回归和Lasso回归都不再使用。 局部加权回归也可以对非线性数据进行较好的拟合，但是它是非参数模型，每次预测都要重新训练模型参数，计算量太大，耗费时间。 CART树回归算法属于一种局部的回归算法，通过将全局的数据集划分成多份容易建模的数据集，这样在每个个数据集上进行局部的回归建模。 CART回归树用平方误差最小化准则，...
决策树简答题
04-03
好的，用户想了解决策树相关的简答题或答案，特别是关于算法、数据结构、IT面试题和笔试题的解释。首先，我需要回忆决策树的基础知识，确保覆盖核心概念。 首先，决策树的定义和作用，这是基本点。用户可能想知道...
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