【Python機器學習實戰】決策樹和集成學習（一）——決策樹原理
摘要：本部分對決策樹幾種算法的原理及算法過程進行簡要介紹，然后編寫程序實現決策樹算法，再根據Python自帶機器學習包實現決策樹算法，最后從決策樹引申至集成學習相關內容。 1.決策樹 決策樹作為一種常見的有監督學習算法，在機器學習領域通常有着不錯的表現，決策樹在生活中決策去做 ...
原文：決策樹及其發展（集成學習）
Label 經典決策樹：單棵樹的ID C . CART 決策樹組合：基於bagging與boosting思想，出現了 隨機森林 random forest 極端隨機樹 ET 梯度提升決策樹 Gradient Boosting decision tree，GBDT XGB LGB 最初的決策樹 單棵，根節點 內部節點 葉節點，不斷細分 eg.以大米種類的分類問題為例 每一條從根節點到葉節點的路徑均對 ...
2018-07-05 11:32 0 2039 推薦指數：
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引言 神經網絡模型，特別是深度神經網絡模型，自AlexNet在Imagenet Challenge 2012上的一鳴驚人，無疑是Machine Learning Research上最靚的仔，各種進展和突破層出不窮，科學家工程師人人都愛它。 機器學習研究發展至今，除了神經網絡模型這種 ...
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sklearn--決策樹和基於決策樹的集成模型
一.決策樹 決策樹一般以選擇屬性的方式不同分為id3(信息增益),c4.5(信息增益率),CART(基尼系數),只能進行線性的分割,是一種貪婪的算法,其中sklearn中的決策樹分為回歸樹和分類樹兩種,默認的是CART的決策樹,下面介紹CART決策樹 分支條件：二分類問題(只用來構建二叉樹 ...
【Python機器學習實戰】決策樹與集成學習（三）——集成學習（1）Bagging方法和提升樹
前面介紹了決策樹的相關原理和實現，其實集成學習並非是由決策樹演變而來，之所以從決策樹引申至集成學習是因為常見的一些集成學習算法與決策樹有關比如隨機森林、GBDT以及GBDT的升華版Xgboost都是以決策樹為基礎的集成學習方法，故將二者放在一起進行討論。本節主要介紹關於集成學習的基本原理，后面 ...
決策樹學習基決策樹學習基本算法
決策樹學習基本算法 輸入：訓練集; 屬性集. 過程：函數 1: 生成結點node; 2: if 中樣本全屬於同一類別 then 3: 將node標記為類葉結點; return 4: end if 5: if 中樣本在上取值相同 then 6: 將node標記為葉 ...
決策樹學習總結
又叫判定樹，是一種基本的分類與回歸方法。 優點：可讀性強，分類速度快，容易轉換成if-then分類規則 通常分為3個步驟：特征（屬性）選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪。 特征選擇即選擇分裂屬性，又叫屬性選擇度量，把數據划分成較小的分區。 決策樹的生成又叫決策樹學習或者決策樹 ...
【Python機器學習實戰】決策樹與集成學習（五）——集成學習（3）GBDT應用實例
前面對GBDT的算法原理進行了描述，通過前文了解到GBDT是以回歸樹為基分類器的集成學習模型，既可以做分類，也可以做回歸，由於GBDT設計很多CART決策樹相關內容，就暫不對其算法流程進行實現，本節就根據具體數據，直接利用Python自帶的Sklearn工具包對GBDT進行實現。 數據集 ...