隨機森林與集成算法
決策樹： 使用決策樹算法，我們從樹根開始，基於可獲得最大信息增益（information gain，IG）的特征來對數據進行划分，我們將在下一節詳細介紹信息增益的概念。 通過迭代處理，在每個子節點上重復此划分過程，直到葉子節點。這意味着在每一個節點處，所有的樣本都屬於同一類別。 在實際應用 ...
原文：集成算法
Bagging 典型的代表：隨機森林。 從訓練集從進行子抽樣組成每個基模型所需要的子訓練集，對所有基模型預測的結果進行綜合產生最終的預測結果： Boosting 典型代表：AdaBoost， Xgboost。 訓練過程為階梯狀，基模型按次序一一進行訓練 實現上可以做到並行 ，基模型的訓練集按照某種策略每次都進行一定的轉化。如果某一個數據在這次分錯了，那么在下一次我就會給它更大的權重。對所有基模型 ...
2018-12-02 12:58 0 1129 推薦指數：
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