Bagging vs. Boosting Bagging和Boosting是树模型集成的两种典型方式。Bagging集成随机挑选样本和特征训练不同树，每棵树尽可能深，达到最高的精度。依靠小偏差收敛到理想的准确率。Boosting算法注重迭代构建一系列分类器, 每次分类都将上一次分错的样本的权重 ...

看到一篇关于决策树比较好的文章，转录过来，内容如下： 决策树 决策树里面最重要的就是节点和分裂条件，直接决定了一棵树的好坏。用一个简单的例子先说明一下： 来一段情景对话： 母亲：女儿，你也不小了，还没对象！妈很揪心啊，这不托人给你找了个对象，明儿去见个面吧！ 女儿：年纪 ...

决策树的目标是从一组样本数据中，根据不同的特征和属性，建立一棵树形的分类结构。 决策树的学习本质上是从训练集中归纳出一组分类规则，得到与数据集矛盾较小的决策树，同时具有很好的泛化能力。决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数，通常采用启发式方法，近似求解这一最优化问题。 算法原理 ...

一、信息论基础 树具有天然的分支结构。对于分类问题而言，决策树的思想是用节点代表样本集合，通过某些判定条件来对节点内的样本进行分配，将它们划分到该节点下的子节点，并且要求各个子节点中类别的纯度之和应高于该节点中的类别纯度，从而起到分类效果。 节点纯度反映的是节点样本标签的不确定性。当一个节点 ...

常用的决策树算法有ID3、C4.5、CART，它们构建树所使用的启发式函数各是什么？除了构建准则之外，它们之间的区别与联系是什么？首先，我们回顾一下这几种决策树构造时使用的准则。 人 年龄 长相 工资 写代码 类别 ...

深度树匹配模型(TDM) 算法介绍 Tree-based Deep Match（TDM）是由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研发，基于深度学习上的大规模（千万级+）推荐系统算法框架。在大规模推荐系统的实践中，基于商品的协同过滤算法（Item-CF）是应用较为广泛的，而受到图像检索的启发 ...

树模型缺失值处理总结 除了ID3算法之外，其他的树模型基本上都能够处理缺失值。虽然如此，但如scikit-learn之类的库，其在支持gbdt的时候，并没有支持缺失值的处理 C4.5 第一步，计算所有特征的信息增益或者信息增益率的时候，假设数据集一共10000个样本，特征A中缺失 ...

目录 1.理解回归树和模型树 2.回归树和模型树应用示例 1）收集数据 2）探索和准备数据 3）训练数据 4）评估模型 5）提高模型性能 1.理解回归树和模型树 决策树用于数值预测： 回归树 ...