原文:浅析决策树及其剪枝、集成方法

目录 导读 brief introduction information details entropy information gain information gain ratio gini impurity MSE LSD pruning pre pruning post pruning value processing continuous value missing value ens ...

2020-03-08 00:58 0 633 推荐指数:

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浅析决策树的生长和剪枝

摘要:决策树剪枝策略:先剪枝、后剪枝,用于解决过拟合问题。 本文分享自华为云社区《浅析决策树的生长和剪枝》,原文作者:chengxiaoli。 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断 ...

Thu May 20 20:19:00 CST 2021 0 331
决策树和基于决策树集成方法(DT,RF,GBDT,XGB)复习总结

摘要:   1.算法概述   2.算法推导   3.算法特性及优缺点   4.注意事项   5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述   1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件 ...

Mon Feb 20 02:03:00 CST 2017 0 5405
决策树剪枝

首先剪枝(pruning)的目的是为了避免决策树模型的过拟合。因为决策树算法在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本,不停地对结点进行划分,因此这会导致整棵的分支过多,也就导致了过拟合。决策树剪枝策略最基本的有两种:预剪枝(pre-pruning)和后剪枝(post-pruning ...

Thu Mar 12 21:57:00 CST 2020 0 1125
集成方法:渐进梯度回归GBRT(迭代决策树

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803 单决策树C4.5由于功能太简单。而且非常easy出现过拟合的现象。于是引申出了很多变种决策树。就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比較典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林 ...

Thu Aug 03 03:06:00 CST 2017 0 2939
决策树剪枝问题

决策树剪枝是将生成的进行简化,以避免过拟合。 《统计学习方法》上一个简单的方式是加入正则项a|T|,其中|T|为的叶节点个数。 其中C(T)为生成的决策树在训练集上的经验熵,经验熵越大,表明叶节点上的数据标记越不纯,分类效果越差。有了这个标准,拿到一颗生成好的,我们就递归的判断一组 ...

Mon Jun 04 17:33:00 CST 2018 0 3392
决策树及其剪枝原理

决策树可以分成ID3、C4.5和CART。 CART与ID3和C4.5相同都由特征选择,的生成,剪枝组成。但ID3和C4.5用于分类,CART可用于分类与回归。 ID3和C4.5生成的决策树可以是多叉的,每个节点下的叉树由该节点特征的取值种类而定,比如特征年龄分为(青年,中年,老年 ...

Fri Aug 03 18:16:00 CST 2018 0 11293
决策树-剪枝算法(二)

上一章主要描述了ID3算法的的原理,它是以信息熵为度量,用于决策树节点的属性选择,每次优选信息量最多 的属性,以构造一颗熵值下降最快的决策树,到叶子节点处的熵值为0,此时每个叶子节点对应的实例集中的实例属于同一类。 理想的决策树有三种: 1.叶子节点数最少 2.叶子加点深度最小 3.叶子节点数最少 ...

Mon Aug 08 23:03:00 CST 2016 3 36245
 
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