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 ...
原文：機器學習：決策樹（二）——sklearn決策樹調參
參數解析 參數 DecisionTreeClassifier DecisionTreeRegressor 特征選擇標准criterion 可以使用 gini 或者 entropy ，前者代表基尼系數，后者代表信息增益。一般說使用默認的基尼系數 gini 就可以了，即CART算法。除非你更喜歡類似ID , C . 的最優特征選擇方法。 可以使用 mse 或者 mae ，前者是均方差，后者是和均值之差 ...
2018-09-11 18:56 1 4399 推薦指數：
相關推薦
機器學習之使用sklearn構造決策樹模型
一、任務基礎 導入所需要的庫 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加載sklearn內置數據集 ，查看數據描述 from ...
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 ...
【Python機器學習實戰】決策樹與集成學習（七）——集成學習（5）XGBoost實例及調參
上一節對XGBoost算法的原理和過程進行了描述，XGBoost在算法優化方面主要在原損失函數中加入了正則項，同時將損失函數的二階泰勒展開近似展開代替殘差（事實上在GBDT中葉子結點的最優值求解也是使用的二階泰勒展開（詳細上面Tips有講解），但XGBoost在求解決策樹和最優值都用 ...
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 ...