Spark2.0機器學習系列之6：GBDT（梯度提升決策樹）、GBDT與隨機森林差異、參數調試及Scikit代碼分析
概念梳理 GBDT的別稱 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升決策樹。 GBDT這個算法還有一些其他的名字，比如說MART(Multiple Additive Regression Tree)，GBRT(Gradient Boost ...
原文：Spark2.0機器學習系列之3：決策樹
概述 分類決策樹模型是一種描述對實例進行分類的樹形結構。 決策樹可以看為一個if then規則集合，具有 互斥完備 性質 。決策樹基本上都是 采用的是貪心 即非回溯 的算法，自頂向下遞歸分治構造。 生成決策樹一般包含三個步驟： 特征選擇 決策樹生成 剪枝 決策樹算法種類 決策樹主要有 ID , C . , C . and CART幾種， ID , C . , 和CART實際都采用的是貪心 即非回溯 ...
2018-01-18 20:30 1 2773 推薦指數：
相關推薦
Spark機器學習(6)：決策樹算法
1. 決策樹基本知識 決策樹就是通過一系列規則對數據進行分類的一種算法，可以分為分類樹和回歸樹兩類，分類樹處理離散變量的，回歸樹是處理連續變量。 樣本一般都有很多個特征，有的特征對分類起很大的作用，有的特征對分類作用很小，甚至沒有作用。如決定是否對一個人貸款是，這個人的信用記錄、收入等就是主要 ...
機器學習Sklearn系列：（三）決策樹
決策樹 熵的定義 如果一個隨機變量X的可能取值為X={x1，x2，..，xk}，其概率分布為P(X=x)=pi(i=1，2，...，n)，則隨機變量X的熵定義為\(H(x) = -\sum{p(x)logp(x)}=\sum{p(x)log{\frac{1}{p(x)}}}\)。需要 ...
機器學習之決策樹學習
決策樹是一個函數，以屬性值向量作為輸入，返回一個“決策”。 如上圖，我們輸入一系列屬性值（天氣狀況，濕度，有無風）后會得到一個要不要出去玩的一個決策。 從樣例構建決策樹 對於原始樣例集，我們選取一個最好的屬性將其分裂，這樣我們會產生多個樣例子集，同時我們會把該屬性從屬性集去掉，並且繼續 ...
機器學習之決策樹
決策樹（Decision Tree DT） 機器學習是從給定的訓練數據集學的一個模型用於對新示例進行分類，對於決策樹而言，我們希望決策樹的分支節點所包含的樣本盡可能屬於同一類別，即結點的“純度”越高越好，這樣可以避免多次無用的分類。有多種方法來衡量純度，此處介紹信息熵和基尼系數兩種 ...
機器學習-決策樹
一、決策樹 決策樹是一種簡單高效並且具有強解釋性的模型，廣泛應用於數據分析領域。其本質是一顆由多個判斷節點組成的樹，在使用模型進行預測時，根據輸入參數依次在各個判斷節點進行判斷游走，最后到葉子節點即為預測結果。 在數據挖掘中，決策樹主要有兩種類型: 分類樹 的輸出是樣本的類標 ...
機器學習之決策樹算法
下表為是否適合打壘球的決策表，預測E= {天氣=晴，溫度=適中，濕度=正常，風速=弱} 的場合，是否合適中打壘球。 天氣 溫度 濕度 風速 活動 晴 炎熱 ...
機器學習：決策樹
table { margin: auto } 決策樹是機器學習中非常基礎的算法，也是我研究生生涯學習到的第一個有監督模型，其中最基礎的ID3是1986年被發表出來的，一經發表，之后出現了眾多決策樹算法，不過最常見的還是C4.5和cart樹。在我的研究中，用不到決策樹，在天池或者Kaggle ...