原文:机器学习-树模型理论(GDBT,xgboost,lightBoost,随机森林)

tree based ensemble algorithms 主要介绍以下几种ensemble的分类器 tree based algorithms xgboost lightGBM: 基于决策树算法的分布式梯度提升框架 GBDT Gradient Boosting Decison Tree 随机森林 Why is it called random forest 决策树 tree based en ...

2018-10-16 17:07 0 3242 推荐指数:

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机器学习之决策随机森林模型

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:汪毅雄 导语 本文用容易理解的语言和例子来解释了决策三种常见的算法及其优劣、随机森林的含义,相信能帮助初学者真正地理解相关知识。 决策 引言 决策,是机器学习中一种非常常见的分类方法,也可以说是 ...

Wed Oct 18 00:58:00 CST 2017 0 8524
机器学习一(决策随机森林

前言 本文试图提纲挈领的对决策随机森林的原理及应用做以分析 决策 算法伪代码 def 创建决策: if (数据集中所有样本分类一致): #或者其他终止条件 创建携带类标签的叶子节点 else: 寻找划分 ...

Fri Mar 09 05:21:00 CST 2018 0 1908
机器学习】--决策随机森林

一、前述 决策是一种非线性有监督分类模型随机森林是一种非线性有监督分类模型。线性分类模型比如说逻辑回归,可能会存在不可分问题,但是非线性分类就不存在。二、具体原理 ID3算法 1、相关术语 根节点:最顶层的分类条件叶节点:代表每一个类别号中间节点:中间分类条件分枝:代表每一个条件 ...

Tue Mar 27 23:12:00 CST 2018 0 8115
机器学习(2):决策+随机森林

一. 决策 1. 决策: 决策算法借助于的分支结构实现分类,决策在选择分裂点的时候,总是选择最好的属性作为分类属性,即让每个分支的记录的类别尽可能纯。 常用的属性选择方法有信息增益(Information Gain),增益比例(gain ratio),基尼指数(Gini index ...

Sat Nov 26 01:06:00 CST 2016 0 1637
机器学习--随机森林

一、随机森林的定义   在集成学习中,我们知道bagging + 决策就构成了随机森林。经典的机器学习模型是神经网络,神经网络预测精确,但是计算量很大。 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵集成的一种算法,它的基本单元是决策,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(Ensemble ...

Fri Jul 13 23:27:00 CST 2018 0 1764
机器学习随机森林与极限森林

一、随机森林是什么? 随机森林是一种多功能的机器学习算法,能够执行①回归和②分类的任务,同时也是一种③数据降维手段,用于处理缺失值、异常值等担任了集成学习中的重要方法,可以将④几个低效模型整合为一个高效模型随机森林中,我们将生成很多的决策,并不像在CART模型中只生成唯一的1)分类 ...

Fri Nov 06 07:33:00 CST 2020 0 457
 
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