机器学习笔记十一：决策树

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#机器学习 #决策树

博客提及更新时间为2017.11.8，标签包含机器学习和决策树，推测博客围绕机器学习领域中的决策树展开，但因内容有限，关键信息较少。

更新时间:2017.11.8

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【机器学习笔记】决策树剪枝
欢迎关注我的博客
07-24 1211
预剪枝：在决策树生成过程中，对每个结点在划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升，则停止划分并将当前结点标记为叶结点。优点：1.降低了过拟合的风险。2.减少了决策树的训练时间开销和测试时间开销。缺点：1.有欠拟合的风险后剪枝：先从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上地对非叶结点进行考察，若将该结点对应的子树替换为叶结点能带来决策树泛化性能提升，则将该子树替换为叶结点。优点：1.欠拟合风险很小。2.泛化性能往往优于预剪枝决策树。
机器学习笔记（2）-决策树
金融风控笔记
07-19 1580
（1）基尼值​Gini(D)反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，表示数据集整体的不确定性。Gini(D)越小，数据集D的纯度越高，不确定性越小。（2）基尼指数​表示经a分割后数据集D的不确定性。（3）基尼不纯度的减少量。
Deep Learning 资料库
This is bill的专属博客
07-20 1931
一、文章来由网络好文章太多，而通过转载文章做资料库太麻烦，直接更新这个博文。二、汇总1、台大李宏毅老师的课正片：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 深入浅出讲解deep learning 顺带附上李老师的《一天搞
机器学习读书笔记：决策树
新兴IT民工的专栏
09-07 1万+
文章目录如何形成一颗决策树划分选择信息熵 & 信息增益基尼指数剪枝预剪枝后剪枝连续值 & 属性缺失处理连续值属性缺失多变量决策树 如何形成一颗决策树 ​ 决策树从结构上来说就是一颗树的数据结构。从根节点开始，每次根据样本中的某个属性就行判断进行分岔，直到叶节点获得分类： ​ 这个很好理解，书中提到了形成一棵决策树的一般算法： ​ 先理解一下这个递归函数的三个返回条件： 样本集DDD中的样本全部属于同一个类别。就算样本集合DDD中的属性有不同的取值，但是已经无法为当前的节点进行分岔了，
学习笔记：机器学习之决策树
qq_44635691的博客
07-10 867
学习笔记：机器学习之决策树
Python机器学习日记8：决策树
大家好，欢迎来到鱼尾的博客！
11-02 1850
Python机器学习日记8：决策树一、书目与章节二、决策树1. 构造决策树 一、书目与章节 拜读的是这本《Python机器学习基础教程》，本文选自第2章“监督学习”第3节“监督学习算法中的决策树。 本书全部代码：https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python 二、决策树 应用场景：分类和回归 本质：从一层层的if/else问题中进行学习，并得出结论 运行第五行代码的时候可能会报错，需要先安装库graphviz import mgle
传统机器学习笔记4——决策树
chase
10-23 1707
传统机器学习笔记4——决策树
【机器学习西瓜书学习笔记——决策树】
m0_51148715的博客
07-30 1298
决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。一棵决策树的生成过程主要分为以下3个部分：特征选择： 是指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如何选择特征有着很多不同量化评估标准标准，从而衍生出不同的决策树算法。决策树生成： 根据选择的特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树停止生长。 树结构来说，递归结构是最容易理解的方式。决策树剪枝： 决策树容易过拟合，一般来需要剪枝，缩小树结构规模、缓解过拟合。剪枝技术有预剪枝和后剪
机器学习模型：决策树笔记
_
04-04 700
决策树有过拟合的风险，理论上可以完全分得开数据（如果树足够庞大，每个叶子节点就一个数据）决策树判断顺序比较重要。可以使用信息增益、信息增益率、后剪枝：当建立完决策树后进行剪枝操作(用的不多)。预剪枝：边建立决策树边进行剪枝的操作(更实用)。
机器学习系列笔记十二: 决策树
ChanZany的博客
07-19 679
机器学习系列笔记十一: 决策树 文章目录机器学习系列笔记十一: 决策树Intro信息熵使用信息熵寻找最优划分基尼系数使用基尼系数寻找最佳划分基尼系数与信息熵的对比CART与决策树中的超参数决策树的超参数决策树解决回归问题决策树的局限性缺点改进措施总结参考致谢 Intro 以招聘机器学习算法工程师为例子，对于一个应聘者的信息输入，决策的流程可以一个树结构来表示： 通过多级判断产生多个判断条件作为根节点，多个结果作为叶子节点，这样的过程就叫做决策树。通常我们把决策树的深度定义为获取最终结果的最大所需判断数。在
【机器学习期末复习笔记】：快速了解机器学习的内容
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08-19
内容概要：本文档《机器学习.pdf》系统介绍了多种机器学习算法及其应用场景，涵盖KNN、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM、集成学习（如Adaboost）、聚类（如K-Means和DBSCAN）、PCA和SVD等。文档详细解释了各算法...
机器学习-西瓜书学习笔记-第四章决策树及代码
08-13
1. 划分选择：决策树学习中，选择最优划分属性是关键。这涉及到如何度量样本集合的纯度，以及如何根据属性划分样本集合。 - 信息熵：信息熵是度量样本集合纯度的一种指标 - 信息增益：使用属性进行划分所获得的...
机器学习笔记十：各种熵总结
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这篇笔记会将几本的线性回归概念和最小二乘法。其他的会在下一篇扩展。 在机器学习中,一个重要而且常见的问题就是学习和预测特征变量(自变量)与响应的响应变量(应变量)之间的函数关系 这里主要讨论线性函数:在特征和响应之间学习线性关系。 这篇文章是入门基本概念的一片文章，会引导你关于一些模型的基本过程是怎样的。这里需要一些python和数学的基础知识。一.线性建模以奥运会男子100米金牌需要的时间数
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一.指数分布族在前面的笔记四里面，线性回归的模型中，我们有，而在logistic回归的模型里面，有。事实上，这两个分布都是指数分布族中的两个特殊的模型。所以，接下来会仔细讨论一下指数分布族的一些特点，会证明上面两个分布为什么是指数分布族的特性情况以及怎么用到其他的模型上面去。 如果一类分布能够写成如下的形式，那么这个分布就能够被划归到指数分布族里面。
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一.迭代思想这里要写的其实跟主题梯度下降是没有关系的。但是它能够让非常新的新手体会循环往复的迭代修改一个或者多个值到最优的思想。所以这里把这个列到最开始，随便看看体会一下就行了。假设我们现在要来求解一个线性方程组, 这个方程组很容易,可以用各种方法来解.精确的解容易求出来为。 现在我们把原来的方程记为另外一种形式： 写为向量形式为,其中 现在任意取初始值,比如,然后将这个初始值带
机器学习笔记十二：分类与回归树CART
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分类回归树CART
机器学习笔记九：K近邻算法（KNN）
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"这篇资源是关于传统机器学习算法的个人笔记，涵盖了k近邻、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、感知机和逻辑回归等算法，重点介绍了它们的基本思想、优缺点和应用场景。" 1. **决策树**： 决策树是一种基于树形结构...
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