增量决策树

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#传统分类器 #增量

本文深入探讨了决策树算法的核心概念，特别关注了属性选择过程中的信息增益率计算方法，并详细解释了如何从候选属性中选取最佳分支属性。

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

决策树：https://blog.youkuaiyun.com/HerosOfEarth/article/details/52347820



IDE4 分支：选择候选属性attribute_list中具有最高信息增益率的属性D

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树
zhang9880000的博客
06-24 1910
决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。本文将详细介绍决策树的历史背景、底层原理、构建过程、常见的算法、应用场景以及优缺点。
Spark MLlib模型—决策树系列算法
2401_84052244的博客
08-03 4074
RF和GBDT都是Ensemble 相比单个Decision Tree更稳定/Robust，模型表现更优。RF并没有在降低残差上做过多的努力但因为每个树都是独立的应该可以更好的并行运算。GBDT的拟合过程在不断的降低残差但会存在过拟合泛化效果差的问题，且因为树与树之间有前后关系可能只能在单个树上并行运算而不能像RF一样同时算森林里的所有树。
增量学习：机器学习领域中的资源高效利用秘籍
最新发布
weixin_62782025的博客
05-16 1036
增量学习是一种让AI模型逐步学习并不断强化自身知识，同时不遗忘过往信息的学习方法。与传统批量学习不同，增量学习在新数据到达时立即更新模型，适用于数据按顺序到达或难以一次性处理的场景。
id3决策树分类算法及id4增量式学习算法
10-06
决策树分类算法，包括增量式学习方法等等。
决策树
sunghosts的专栏
07-06 637
决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。决策树算法主要有：ID3， C4.5和CART，scikit-learn使用了优化版的CART算法作为其决策树算法的实现。 基本流程 一般的，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶节点；叶节点对应于决策结果，其他每个节点对应于一个属性测试；每个节点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子节点中；根节点包含样本全集。 决策树算法流程如下： 输入：训练集 D = {(x1
机器学习 | 决策树算法
"You are worthy! You can do it!"
10-29 1713
决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点(决策)。所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归。根节点：第一个选择点非叶子节点与分支：中间过程叶子节点：最终的决策结果一旦构造好了决策树，那么分类或者预测任务就很简单了，只需要走一遍 就可以了，那么难点就在于如何构造出来一颗树，这就没那么容易了，需要考虑的问题还有很多的!
机器学习基础（三）：决策树
zero_ling
09-24 952
一、概念与基础 3、决策树 基本算法： 3.1划分选择 希望分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即“纯度purity”越来越高 3.1.1信息增益information gain 信息熵information entropy：度量样本集合纯度最常用的一种指标 信息增益： 3.1.2增益率gain ratio 3.1.3基尼指数Gini index →CART决策树（分类回归树）：在ID3基础上进行优化的决策树 当CART是分类树时，采用GINI值作为节点分裂的依据； 当CART是回归树时
增量决策树算法及复杂度分析 (2004年)
05-12
增量决策树算法是一种处理数据流的决策树学习方法，它允许决策树在接收新的数据记录后进行逐步更新，而不需要从头开始重新训练整个模型。这种方法的提出和发展是为了解决传统决策树算法在面对大数据集时的计算效率和...
大数据决策树算法数据挖掘分类算法之决策树
01-15
3. **ID4和ID5算法**：Schlimmer和Fisher在1986年的ID4算法引入了缓冲区，允许决策树增量式构建，提升了效率。随后，Utgoff的ID5算法在ID4的基础上进一步优化，提高了处理大数据集的能力。 4. **C4.5算法**：...
一种决策树增量学习算法在故障诊断中的应用 (2006年)
05-06
在决策树增量学习算法ID5R上，结合粗糙集理论较强的简化知识、缩小知识库空间的能力，提出了一种增量学习方法，该算法在面对新事例时，能够先对新知识与知识库内容进行比较，将其中已为知识库所有的知识进行压缩，仅...
模糊划分的决策树方法
06-02
决策树是一个类似树形结构的流程图，每个内部节点表明在一个属性上的测试，树枝描述测试结果，叶子节点指明分类或分类的分布情况。
模糊决策树算法ID3的c++实现
05-24
绝对与网上现有的实现不同；带有数据集；linux环境，g++ 4.8.2版本下开发，可运行；注释详尽；windows下若用非代码编辑器查看，格式会比较纠结
关于决策树的信息增益（信息熵）
qq_36837949的博客
04-01 906
1.前言 决策树学习的关键是如何选择最优划分属性，一般而言，随着划分过程的不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一个类别，即结点的‘纯度’（purity）越来越高。所以我们引入信息熵的概念，来度量样本集合的纯度。 2.信息增益 3.增益率 在上面的介绍中，我们有意忽略了表4.1中的‘编号’一栏，若把‘编号’也作为一个候选划分属性，则...
机器学习之决策树熵&信息增量求解算法实现
weixin_33754913的博客
09-02 362
此文不对理论做相关阐述,仅涉及代码实现: 1.熵计算公式:              P为正例,Q为反例      Entropy(S)   = -PLog2(P) - QLog2(Q); 2.信息增量计算:     Gain(S,Sv) = Entropy(S) - (|Sv|/|S|)ΣEntropy(Sv);   举例: 转化数据输入: 5 14 Outlo...
机器学习实战教程（六）：决策树
liaomin416100569的专栏
02-19 3270
易于理解和解释。决策树可以可视化。几乎不需要数据预处理。其他方法经常需要数据标准化，创建虚拟变量和删除缺失值。决策树还不支持缺失值。使用树的花费（例如预测数据）是训练数据点(data points)数量的对数。可以同时处理数值变量和分类变量。其他方法大都适用于分析一种变量的集合。可以处理多值输出变量问题。使用白盒模型。如果一个情况被观察到，使用逻辑判断容易表示这种规则。相反，如果是黑盒模型（例如人工神经网络），结果会非常难解释。即使对真实模型来说，假设无效的情况下，也可以较好的适用。
机器学习理论_吃瓜系统之3：决策树模型
cy15625010944的博客
01-20 830
决策树模型一、简介一、决策树的原理二、剪枝与缺失值处理1.剪枝2.缺失值处理三、多变量决策树决策树的增量学习总结参考文章： 一、简介 决策树是对数据进行分类的一种算法。对数据的特征一一判断，从而得出该数据属于哪一个类别。 基于树结构来进行决策的，其目的是为了产生一颗泛化能力强、即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单且直观的“分而治之”的策略。 一、决策树的原理 决策树分类器是基于数据集建立起来的，通过对数据集的分析，计算各种划分方式的信息增益，确定一个最优的划分顺序。 决策树的生成是递归
Hoeffding Trees算法
百态老人的博客
02-19 519
核心思想小样本往往足以选择最优分割属性。通过Hoeffding边界量化这一思想，确保在给定置信度下，样本统计量与真实分布的误差不超过预设阈值。Hoeffding Trees算法通过统计理论与增量学习的结合，解决了传统决策树在数据流场景中的瓶颈。其核心优势在于高效性与理论保证，但需通过扩展技术（如集成、正则化）应对动态环境。未来研究方向包括动态边界调整异构数据支持及硬件级优化，以进一步提升在物联网、边缘计算等场景中的应用潜力。
基于增量学习的决策树
01-27
### 基于增量学习的决策树概述 增量学习是一种能够使模型随着新数据的到来而不断更新的技术，无需重新训练整个模型。对于基于增量学习的决策树而言，这种特性尤为重要，因为传统批量构建方式下的决策树一旦建立便难以适应新的变化。 #### 决策树算法原理 传统的决策树通过递归分割输入空间来创建一系列规则节点，这些规则用于预测目标变量。然而，在面对流式数据环境时，静态结构容易过拟合早期观察到的数据分布，并且当遇到概念漂移（即底层概率分布发生变化）时表现不佳[^1]。 为了克服上述挑战，研究人员提出了多种支持在线更新机制的方法： - **Hoeffding Trees (VFDT)**：该方法利用霍夫丁不等式评估属性的重要性程度，从而允许在有限样本量下做出接近最优的选择；即使是在持续到达的新实例上也能保持高效性和准确性。 - **ADWIN Decision Tree**：此变体引入了一个自适应窗口管理策略——ADWIN 来检测并响应潜在的概念转变事件，确保长期稳定性能的同时具备良好的灵活性。 ```python from skmultiflow.trees import HoeffdingTreeClassifier # 初始化一个霍夫丁树分类器 clf = HoeffdingTreeClassifier() # 流式处理单个样例 for X, y in stream: clf.partial_fit([X], [y]) ``` #### 应用场景探讨 由于其出色的实时处理能力和动态调整能力，这类技术特别适用于以下领域： - **网络安全监控**：及时发现异常行为模式而不必等待周期性的大规模重训过程完成； - **推荐系统优化**：依据用户的即时反馈微调个性化建议方案； - **金融市场分析**：捕捉市场趋势变动信号以辅助投资决策制定。
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