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决策树算法原理及应用(详细版)

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。

2020-09-24

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机器学习新手的十大算法导览

线性回归决策树编程算法机器学习

机器学习中，有一个称为“ No Free Lunch ”的定理。简单来说，与监督学习特别相关的这个定理，它指出没有万能算法，就是用一个算法能很好地解决每个问题。

2020-05-27

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机器学习三人行(系列九)----千变万化的组合算法(附代码)

机器学习决策树编程算法

上节中我们讲解了决策树的使用：机器学习三人行(系列八)----神奇的分类回归决策树(附代码) 本文我们在决策树的基础上，更进一步的讨论由常用机器学习算法进行组合的集成算法，对集成算法最直接的理解就是三个臭皮匠赛过诸葛亮，通常我们已经建立了一些预测效果较好的算法之后，如果想要得到更好的预测效果，一种思路就是将这些算法组成起来来获取更好的预测效果。在很多的机器学习算法竞赛中，获胜者的方案通常就是将一些效果较好的算法通过集成算法的方式组成起来而获胜的，最著名的当属2006年美国Netflix prize竞赛，获

2018-04-03

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机器学习三人行(系列八)----神奇的分类回归决策树(附代码)

系列五我们一起学习并实战了支持向量机的分类和回归，见下面链接：机器学习三人行(系列七)----支持向量机实践指南(附代码) 今天，我们一起学习下决策树算法，该算法和SVM一样，既可以用来分类，也可以用来回归。之前系列的文章，我们大多都是先学原理，再来实战，今天我们反着走一遭，先来实战，再看原理。因为决策树这个算法的模型是可以可视化的，所以看过模型之后，再去理解原理会easy些。今天的主要内容如下：决策树分类实战决策树算法简介决策树回归实战决策树稳定性分析一. 决策树分类实战决策树其实是一种很容

2018-04-03

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决策树算法之----C4.5

决策树编程算法机器学习数据挖掘监督学习

1. C4.5算法简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝代

2018-04-03

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GBDT(梯度提升决策树)算法（简明版）

决策树编程算法

一、算法介绍 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。GBDT主要由三个概念组成：Regression Decistion Tree（即DT)，Gradie

2018-04-03

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GBDT（梯度提升决策树）算法（详细版）

决策树编程算法

一、前言通过之前的文章GBDT算法（简明版）对GBDT的过程做了大概的讲解，我们可以了解到GBDT是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。GBDT是一个应用很广泛的算法，可以用于分类，回归和特征选择，特别是用于和其他算法进行模型组成时，如logistic+GBDT,该算法在很多数据上都有不错的效果，GBDT还有其他的名字，如MART，GBRT和Tree Net等。二、基础知识 2.1 决策树(DT) 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程

2018-04-03

3.7K0

分类回归树算法---CART

编程算法决策树

一、算法介绍分类回归树算法：CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策树，和之前介绍了C4.5算法相类似的决策树。CART采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 CART算法是由以下两部组成：（1）决策树生成：基于训练数据集生成的决策树，生成的决策树要尽量大；（2）决策树剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并

2018-04-03

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三个臭皮匠顶个诸葛亮的随机森林算法！

编程算法决策树 bootstrap

随机森林一个已被证明了的成功的集成分类器，特别是用在多维分类问题上更是体现出其强大之处。一个随机森林是一个决策树的集合，可以看作是一个分类器包括很多不同的决策树。整个算法包括三部分：特征和数据的分组，训练决策树，最后的结果投票。 1. 随机森林的分组策略为了保持在随机森林中每个决策树的差异性，选择在生成决策树的时候选择不同特征集在不同的数据集上进行训练，生成最终的决策树。因此，我们需要对数据集和特征集进行分组，在分组的过程中，分别对数据集的分组和对特征集的分组。在分组的过程中，采用基于Bootstr

2018-04-02

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GBDT算法（详细版）

编程算法决策树

一、前言通过之前的文章GBDT算法（简明版）对GBDT的过程做了大概的讲解，我们可以了解到GBDT是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。GBDT是一个应用很广泛的算法，可以用于分类，回归和特征选择，特别是用于和其他算法进行模型组成时，如logistic+GBDT,该算法在很多数据上都有不错的效果，GBDT还有其他的名字，如MART，GBRT和Tree Net等。二、基础知识 2.1 决策树(DT) 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程

2018-04-02

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分类回归树算法---CART

编程算法决策树二叉树

一、算法介绍分类回归树算法：CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策树，和之前介绍了C4.5算法相类似的决策树。CART采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 CART算法是由以下两部组成：（1）决策树生成：基于训练数据集生成的决策树，生成的决策树要尽量大；（2）决策树剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并

2018-04-02

2.8K0

遗传算法如何模拟大自然的进化？

编程算法决策树数据挖掘

遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法。遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生

2018-04-02

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