決策樹-剪枝算法（二）
上一章主要描述了ID3算法的的原理，它是以信息熵為度量，用於決策樹節點的屬性選擇，每次優選信息量最多 的屬性，以構造一顆熵值下降最快的決策樹，到葉子節點處的熵值為0，此時每個葉子節點對應的實例集中的實例屬於同一類。 理想的決策樹有三種： 1.葉子節點數最少 2.葉子加點深度最小 3.葉子節點數最少 ...
原文：決策樹剪枝算法
算法目的：決策樹的剪枝是為了簡化決策樹模型，避免過擬合。 算法基本思路：減去決策樹模型中的一些子樹或者葉結點，並將其根結點作為新的葉結點，從而實現模型的簡化。 模型損失函數 . 變量預定義： T 表示樹T的葉節點個數，t表示樹T的葉節點，同時， Nt 表示該葉節點的樣本點個數，其中屬於k類的樣本點有 Ntk 個，K表示類別的個數， Ht T 為葉結點t上的經驗熵， 為參數 . 損失函數： Ca ...
2015-12-10 21:19 0 2032 推薦指數：
相關推薦
決策樹(三)：常見算法及剪枝策略
目錄 主要算法 ID3 算法 C4.5 算法 CART(classification and regression)算法 決策樹剪枝 主要算法 ID3 算法 核心思路：在決策樹各個結點上應用信息增益准則選擇特征，遞歸 ...
決策樹剪枝
首先剪枝（pruning）的目的是為了避免決策樹模型的過擬合。因為決策樹算法在學習的過程中為了盡可能的正確的分類訓練樣本，不停地對結點進行划分，因此這會導致整棵樹的分支過多，也就導致了過擬合。決策樹的剪枝策略最基本的有兩種：預剪枝（pre-pruning）和后剪枝（post-pruning ...
機器學習--決策樹之回歸樹及剪枝算法
上一篇介紹了決策樹之分類樹構造的幾種方法，本文主要介紹使用CART算法構建回歸樹及剪枝算法實現。主要包括以下內容： 1、CART回歸樹的介紹 2、二元切分的實現 3、總方差法划分特征 4、回歸樹的構建 5、回歸樹的測試與應用 6、剪枝算法 一、CART回歸樹的介紹 回歸樹與分類樹 ...
決策樹剪枝問題
決策樹的剪枝是將生成的樹進行簡化，以避免過擬合。 《統計學習方法》上一個簡單的方式是加入正則項a|T|，其中|T|為樹的葉節點個數。 其中C(T)為生成的決策樹在訓練集上的經驗熵，經驗熵越大，表明葉節點上的數據標記越不純，分類效果越差。有了這個標准，拿到一顆生成好的樹，我們就遞歸的判斷一組 ...
決策樹及其剪枝原理
決策樹可以分成ID3、C4.5和CART。 CART與ID3和C4.5相同都由特征選擇，樹的生成，剪枝組成。但ID3和C4.5用於分類，CART可用於分類與回歸。 ID3和C4.5生成的決策樹可以是多叉的，每個節點下的叉樹由該節點特征的取值種類而定，比如特征年齡分為（青年，中年，老年 ...
決策樹系列（二）——剪枝
什么是剪枝？ 剪枝是指將一顆子樹的子節點全部刪掉，根節點作為葉子節點，以下圖為例： 為甚么要剪枝？ 決策樹是充分考慮了所有的數據點而生成的復雜樹，有可能出現過擬合的情況，決策樹越復雜，過擬合的程度會越高。 考慮極端的情況，如果我們令所有的葉子 ...
決策樹的優化-剪枝優化
剪枝（pruning）的目的是為了避免決策樹模型的過擬合。因為決策樹算法在學習的過程中為了盡可能的正確的分類訓練樣本，不停地對結點進行划分，因此這會導致整棵樹的分支過多，也就導致了過擬合。決策樹的剪枝策略最基本的有兩種：預剪枝（pre-pruning）和后剪枝（post-pruning ...