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课时决策树和随机森林

linyk linyk     2022-12-06     206

关键词：

决策树

  • 通常决策树主要有三种实现，分别是ID3算法，CART算法和C4.5算法。
  • 随机森林的重点在于单个决策树是如何建造的

CART

  • Classification And Regression Tree，即分类回归树算法，简称CART算法，它是决策树的一种实现.
  • CART算法是一种二分递归分割技术，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子结点都有两个分支，因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。由于CART算法构成的是一个二叉树，它在每一步的决策时只能是“是”或者“否”，即使一个feature有多个取值，也是把数据分为两部分。在CART算法中主要分为两个步骤:
    • 将样本递归划分进行建树过程
    • 用验证数据进行剪枝
  • 原理

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熵

  • 信息论中，熵是接受的每条消息中包含的信息的平均值。又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量。可以被理解为不确定性的度量，熵越大，信源的分布越随机
  • 熵是描述一个系统的无序程度的变量；同样的表述还有，熵是系统混乱度的度量，一切自发的不可逆过程都是从有序到无序的变化过程，向熵增的方向进行

信息熵

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交叉熵和相对熵

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  • 交叉熵的由来

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  • 相对熵的由来

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  • 条件熵

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决策树和随机森林(代码片段)

作者|PRATEEKJOSHI编译|VK来源|AnalyticsVidhya决策树与随机森林的简单类比让我们从一个思维实验开始，它将说明决策树和随机森林模型之间的区别。假设银行必须为客户批准一笔小额贷款，而银行需要迅速做出决定。银行检查此人的... 查看详情

关于决策树和随机森林分类器（scikit）的疑问

】关于决策树和随机森林分类器（scikit）的疑问【英文标题】：Doubtsregardingdecisiontreesandrandomforestclassifier(scikit)【发布时间】：2016-03-2403:46:47【问题描述】：我是决策树的新手，所以这些问题可能是微不足道的。决策树：根据sciki... 查看详情

机器学习-决策树和随机森林

...话了，接着记笔记吧。CART：classsificationandregressiontree三种决策树：ID3，C4.5，CART树是最重要的数据结构。决策树示意图：决策树最重要的知识点：决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信 查看详情

拟合 scikit-learn 决策树和随机森林分类器时的 MemoryError

】拟合scikit-learn决策树和随机森林分类器时的MemoryError【英文标题】：MemoryErrorwhenfittingscikit-learnDecisionTreeandRandomForestClassifiers【发布时间】：2018-12-0104:39:48【问题描述】：我有一个带有86k行、5个特征和1个目标列的pandasDataFrame。... 查看详情

决策树和随机森林

一棵决策树包含一个根结点、若干内部结点和若干个叶节点；叶结点对应决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集。从根结点到每个... 查看详情

Tidymodel 包：R 中的通用线性模型 (glm) 和决策树（袋装树、提升树和随机森林）模型

】Tidymodel包：R中的通用线性模型(glm)和决策树（袋装树、提升树和随机森林）模型【英文标题】：TidymodelPackage:Generallinearmodels(glm)anddecisiontree(baggedtrees,boostedtrees,andrandomforest)modelsinR【发布时间】：2021-03-0115:51:54【问题描述】：问... 查看详情

独孤九剑第三式-决策树和随机森林(代码片段)

...给你意想不到的惊喜呀🍉文章目录🌴前言🌴决策树理论讲解🌱问题引出🌱问题解决🌾 查看详情

决策树与随机森林

目录决策树的简介 信息增益 如何构建决策树如何避免过拟合剪枝随机森林Bagging算法(套袋发)特征选择决策树的生成决策树和随机森林-知乎Bagging和Boosting的概念与区别-多一点-博客园决策树的简介决策树模型是一种树形结构ÿ... 查看详情

决策树和随机森林

决策树是一种非参数监督学习预测模型。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。1.举例:举个校园相亲的例子，今天校园的小猫(女)和小狗(男)... 查看详情

使用决策树和随机森林探究影响房产销售的因素(代码片段)

importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.read_excel(r‘/Users/fangluping/Desktop/望潮府.xlsx‘,encoding=‘utf_8_sig‘,usecols=[‘销售状态‘,‘产品类型‘,‘户型‘,‘户型配置‘,‘预测建筑面积‘,‘表价总价‘,‘建面表单价‘,‘价格方案名称‘,‘调... 查看详情

如何在 spark ml 中处理决策树、随机森林的分类特征？

】如何在sparkml中处理决策树、随机森林的分类特征？【英文标题】：HowtohandlecategoricalfeaturesforDecisionTree,RandomForestinsparkml?【发布时间】：2017-12-1101:32:10【问题描述】：我正在尝试在UCI银行营销数据上构建决策树和随机森林分类器... 查看详情

随机森林为啥不会过度拟合

...拟合，无论你怎么增加树都不行。------------------随机森林决策树主要流行的算法有ID3算法，C4.5算法、CART算法，主要花费时间在建决策树和剪枝过程中，但一旦建成决策树，由于他是树形结构能够直观的显示出模型，而且在后期... 查看详情

多类决策森林与随机森林

】多类决策森林与随机森林【英文标题】：MulticlassDecisionForestvsRandomForest【发布时间】：2017-03-1519:33:21【问题描述】：有何不同？它们有什么共同点？网上似乎没有关于这个问题的明确答案。【问题讨论】：【参考方案1】：Random... 查看详情

决策树与随机森林实例(代码片段)

想必很多人都听说过决策树和随机森林，这是用来预测的数学模型，用python可以快速实现。下面这些代码请收好，理解其中的含义以后，改改参数你也可以用这个模型进行预测啦。不过博主以为，模型最后的寻找重要因子才是最... 查看详情

sklearn的决策树和随即森林的demo(代码片段)

以下demo的大概意思：选择是否相亲是标签y，特征是年龄、身高、年收入、学历。最后是测试，我输入年龄、身高、年收入、学历。模型判断我是否需要选择相亲。1、sklearn中对应的函数DecisionTreeClassifier函数（分... 查看详情

随机森林，决策树（randomforest）(代码片段)

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 阅读目录1什么是随机森林？2随机森林的特点3随机森林的相关基础知识4随机森林的生成5袋外错误率（ooberror）6随机森林工作原理解释的一个简单例子7随机森林的Python实现8参考内容回到顶... 查看详情

“决策森林”和“随机森林”之间的简明区别

】“决策森林”和“随机森林”之间的简明区别【英文标题】：concisedistinctionbetween“DecisionForest"and“RandomForest"【发布时间】：2017-05-0307:08:37【问题描述】：寻找最好的（最清晰、最短、最亮）ML术语？请注意类似且未回... 查看详情

随机森林（分类与回归）

...的前提下提高了预测精度。 1、简介随机森林由多棵决策树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。处理分类问题时，对于测试样本，森林中每棵决策树会给出最终... 查看详情