淺析決策樹的生長和剪枝
摘要：決策樹剪枝策略：先剪枝、后剪枝，用於解決過擬合問題。 本文分享自華為雲社區《淺析決策樹的生長和剪枝》，原文作者：chengxiaoli。 決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構成決策樹來求取凈現值的期望值大於等於零的概率，評價項目風險，判斷 ...
原文：淺析決策樹及其剪枝、集成方法
目錄 導讀 brief introduction information details entropy information gain information gain ratio gini impurity MSE LSD pruning pre pruning post pruning value processing continuous value missing value ens ...
2020-03-08 00:58 0 633 推薦指數：
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決策樹和基於決策樹的集成方法（DT,RF,GBDT,XGB）復習總結
摘要： 1.算法概述 2.算法推導 3.算法特性及優缺點 4.注意事項 5.實現和具體例子 內容： 1.算法概述 1.1 決策樹（DT）是一種基本的分類和回歸方法。在分類問題中它可以認為是if-then規則的集合，也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件 ...
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 ...
集成方法：漸進梯度回歸樹GBRT（迭代決策樹）
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803 單決策樹C4.5由於功能太簡單。而且非常easy出現過擬合的現象。於是引申出了很多變種決策樹。就是將單決策樹進行模型組合，形成多決策樹，比較典型的就是迭代決策樹GBRT和隨機森林 ...
決策樹--集成方法--樹模型（rf、GBDT、XGB和LGB）的對比
目錄 一、熵相關內容 1.1 熵的幾個相關定義 1.1.1 自信息和熵（單個變量） 1.1.2 聯合熵、條件熵和左右熵（多變 ...
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-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 ...