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 ...
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2020-03-08 00:58 0 633 推荐指数:
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 ...
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 ...
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,因此这会导致整棵树的分支过多,也就导致了过拟合。决策树的剪枝策略最基本的有两种:预剪枝(pre-pruning)和后剪枝(post-pruning ...
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 ...
目录 一、熵相关内容 1.1 熵的几个相关定义 1.1.1 自信息和熵(单个变量) 1.1.2 联合熵、条件熵和左右熵(多变 ...
决策树的剪枝是将生成的树进行简化,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|为树的叶节点个数。 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,拿到一颗生成好的树,我们就递归的判断一组 ...
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,树的生成,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 ...
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 ...