决策树
1.什么是决策树决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答yes和no问题，它通过树形结构将各种情况组合都表示出来，每个分支表示一次选择（选择yes还是no），直到所有选择都进行完毕，最终给出正确答案。第一个例子想象一个母亲要给这个女儿介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年...
决策树系列（二）：GBDT-梯度提升决策树-算法原理以及步骤
1 GBDT简介GBDT，英文全称是Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树，顾名思义，与梯度、boosting算法、决策树有关。是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，每一颗决策树也叫做基学习器，GBDT最后的结果就是将所有基学习器的结果相加。2 boost...
决策树——信息熵，条件熵，信息增益
1、信息熵信息熵是度量样本集的纯合度的一种常用的指标，熵值越大，随机变量的不确定性越高。比如： {0,0,01,1,1,1}{1,2,3,4,5,6,7}在这两组数据中，上面的数据的不确定性要小，只有两种可能性，抽中的数字2的概率为1/2。所以其熵值就低下面的那组数据的不确定性就要大，每个数字抽中...
第五讲：决策树+随机森林+AdaBoost（上）
主要内容3 逻辑斯蒂回归（下）3.5 逻辑斯谛回归和凸优化问题3.5.1 什么是凸优化问题3.5.2 为什么说逻辑斯谛回归是一个凸优化问题3.6 多项逻辑斯谛回归3.6.1 模型3.6.2 策略3.6.3 算法3.6.4 正则化3.7 对比感知机、SVM和逻辑斯谛回归3.7.1 损失函数3.7.2 ...
信息化时代ERP：数据科学让企业决策更精准
“大数据”可谓是当下最热门的词汇之一，在如今的数字化时代，一切都要用数据说话，对于企业决策更是如此。很多企业开始意识到数据在企业向数字化转型中扮演的重要角色，努力成为数据驱动型企业，通过信息化ERP系统的应用提升数字化时代下的全新竞争力。企业的数字化程度可以用“数据就绪指数（DRI）”来体现，数据就...
【模式识别】最小风险贝叶斯决策
贝叶斯公式如果每一类在空间中互不相交，有清晰的决策边界，那么就没有必要用贝叶斯方法了。这种叫做确定统计分类。如果这些类相互之间有重合，新的样本的特征落到一个重合区域，那么就要判断该样本属于某一类的概率。从而通过最小风险或最小错误率的公式来计算具体属于哪一类。这种叫做不确定统计分类。我们的训练数据是样...
模式识别学习笔记——贝叶斯决策
先把贝叶斯公式放在这P(ωi∣x)=P(x∣ωi)P(ωi)P(x)P(\omega_i|x)=\frac{P(x|\omega_i)P(\omega_i)}{P(x)}P(ωi∣x)=P(x)P(x∣ωi)P(ωi)后验=(似然×先验) / 证据因子关于贝叶斯定理的讲解，强烈推荐看3Blu...
《机器学习实战》3.3决策树项目案例02：预测隐形眼镜类型
搜索微信公众号:‘AI-ming3526’或者’计算机视觉这件小事’ 获取更多人工智能、机器学习干货csdn：https://blog.csdn.net/baidu_31657889/github：https://github.com/aimi-cn/AILearners1、项目简介在上一篇文章中，...
模式识别学习笔记之——统计决策方法
统计决策方法1、一个简单的例子引出一些基本概念假如我手里拿着一枚硬币，让你猜是多少钱的硬币，这其实就可以看作是一个分类决策的问题：你需要从各种可能的硬币中做出一个决策。如果我告诉你这是一枚一角或五角，这就是一个两类的分类问题。在没有关于这枚硬币任何信息的情况下，有人可能猜测这是一枚一角的硬币，因为他...
手把手教你理解决策树：从概念到应用
全文2.5K字，建议阅读时间5分钟。尽管决策树在机器学习中的使用已经存在了一段时间，但该技术仍然强大且受欢迎。本指南首先提供对该方法的介绍性知识，然后向您展示如何构建决策树，计算重要的分析参数以及绘制结果树。决策树是我学到的流行且功能强大的机器学习算法之一。这是一种非参数监督学习方法，可用于分类和回...
决策树基本概念梳理及简单应用
一、应用背景当在生活上决定“今天出门要不要带伞”，当在工作上需要分析“这个用户会不会流失”等诸如此类的问题，实际上我们就是在做决策。一般决策我们会这样思考“如果条件是这样这样, 那么我就选择A; 如果条件是那样那样, 那么我就选择B”。这样的思考过程，就与决策树算法的过程相类似。二、决策树概述决策树...
分类算法之决策树C4.5算法
C4.5，是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法，也是上节所介绍的ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。 决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。 ...
使用C4.5算法实现决策树（Python）
使用C4.5算法实现一棵完整的树决策树的构建需要找到最优特征列对树的节点进行层层划分，而找寻最优特征列常用的有ID3，C4.5，CART三种方法，今天我给大家讲解一下如何使用C4.5算法来找到最优特征列来建立决策树。1.首先我们创建一组数据，该数据组一共由8组数据组成，共2列特征列，1列标签列fro...
机器学习笔记16——决策树剪枝算法原理及python实现案例
决策树剪枝算法1、算法目的2、算法基本思路：3、决策树损失函数4、剪枝类型：4.1 预剪枝4.2 后剪枝4.3 两种剪枝策略对比1、算法目的决策树的剪枝是为了简化决策树模型，避免过拟合。同样层数的决策树，叶结点的个数越多就越复杂；同样的叶结点个数的决策树，层数越多越复杂。剪枝前相比于剪枝后，叶结点个...
机器学习-决策树
一、概述决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。如下图所示的流程图就是一个决策树，长方形代表判断模块(decision block)，椭圆形成代表终止模块(terminating block)，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作为分支(branch)...
【菜鸟笔记|机器学习】决策树
之前先学习了线性模型，这次学习的是树形模型。由于决策树内容不多且易于理解，博主也没有花太多时间思考，本笔记较为精简，只记录决策树的划分选择。理论部分：决策树的关键在于如何选择最优划分属性。书中介绍了三种算法：ID3，C4.5，CART。其中ID3是最基础的算法。为减少过拟合，C4.5算法在ID3基础...
【机器学习】决策树总结|ID3 C4.5/C5.0 CHAID CART与QUEST
目录● 概要● 决策树模型 ● 特征选择 ● 决策树学习 ● 决策树剪枝● 决策树算法 ● ID3 ● C4.5/C5.0 ● CHAID ● CART ● QUEST概要决策树作为一种基本的分类与回归方法（更多时候指分类），是学习数据...
机器学习—决策树基础
决策树基础本文为周志华老师《机器学习》的读书笔记定义决策树是一类常见的机器学习算法，可基于离散型与连续型属性来生成决策树。决策树学习的目的是生成一棵泛化能力强，即处理未见示能力强的决策树。形状如下：决策树通过递归过程来生成，在决策树基本算法中，有三种情况会导致递归返回：当前节点包含的样本全属于同一类...
机器学习 - 决策树ID3算法
最近研究树模型，从最简单的决策树开始研究，扼要的说下最简单的ID3算法。对于机器学习的数据: train_x, train_y, test_x, test_y。当然test_y通常是被预测的值。对于决策树而言，就是事先利用train_x与train_y建立一颗泛化性能足够好的树，以供后期分类test...
决策树算法——熵与信息增益（Python3实现）
1、熵、条件熵与信息增益（1）熵（entropy） （2）条件熵（conditional entropy） （3）信息增益（information gain） 2、信息增益算法实现流程 2、数据集以及每个特征信息增益的计算2.1贷款申请样本数据表 ...