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为什么决策树在R中给出了错误的分类？

决策树在R中给出错误分类的原因可能有以下几个方面：

  1. 数据质量问题：决策树算法对数据质量要求较高，如果数据中存在缺失值、异常值或者噪声，都有可能导致决策树分类错误。在使用决策树算法前，可以先对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和噪声等。
  2. 参数设置问题：决策树算法中有一些参数需要设置，如树的深度、分裂节点的最小样本数等。如果参数设置不合理，可能导致决策树过拟合或者欠拟合，从而导致错误的分类结果。可以通过调整参数来优化决策树的分类效果。
  3. 特征选择问题：决策树算法中的特征选择是决定分类结果的关键步骤。如果选择的特征不具有代表性或者相关性较低，就会导致决策树分类错误。可以通过特征工程的方法来选择更加有效的特征，或者使用其他特征选择算法来优化决策树的分类效果。
  4. 过拟合问题：决策树算法容易出现过拟合的情况，即模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。过拟合可能是因为决策树过于复杂，过多地考虑了训练集中的噪声或者异常值。可以通过剪枝等方法来解决过拟合问题，提高决策树的泛化能力。
  5. 数据不平衡问题：如果数据集中不同类别的样本数量差异较大，决策树在分类时可能会偏向数量较多的类别，导致对数量较少的类别分类错误。可以通过采用过采样、欠采样或者集成学习等方法来处理数据不平衡问题，提高决策树对少数类别的分类准确性。

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在决策树中我们不难发现，为什么一个申请者的信用记录非常优秀，却被判成很有可能违约，而那些支票余额未知的申请者却不太可能违约呢？...在决策树生成后，输出一个混淆矩阵，这是一个交叉列表，表示模型对训练数据错误分类的记录数：众所周知，决策树有一种过度拟合训练数据模型的倾向，由于这个原因，训练数据中报告的错误率可能过于乐观，因此，基于测试数据集来评估决策树模型是非常重要的...算法能够为影响较大的错误分类进行误判代价值的设定，从而使模型在这类误判中的增加重视，降低这类错误发生的概率。...PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票在RapidMiner中建立决策树模型...R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现决策树算法建立电信客户流失模型R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测python在Scikit-learn

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以下有三类选择权重办法： 使用算法返回最佳权重；2.使用交叉验证选择权重；3.给更精确的模型赋予高权重 在分类和回归中都可以使用平均集成。...在机器学习中，如果训练数据的一个小变化导致学习中的分类器的大变化，则该算法（或学习算法）被认为是不稳定的。...，采用的基分类器是决策树。...，给这些分类错误的样例增加更大的权重，下一次迭代的目标就是能够更容易辨别出上一轮分类错误的样例。...大型成熟金融场景中的实践也证明，集成学习模型除了在稳定性和泛化能力上相对传统模型有极大增强，在最终的效果上也显现出了超出想象的作用，相对成熟的逻辑回归模型最大ks值累积提升已经可以达到约70%及以上。

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决策树优化方案 在决策树建立过程中可能会出现过度拟合情况，也即分类过于“细”，导致对训练数据可以得到很低的错误率，但是运用到测试数据上却得到非常高的错误率。...R2校正的原理类似。...③自助方法 自助聚合（bagging：bootstrap aggregating）也叫装袋法，是基于自助法发展而来，也即让机器学习进行多轮，每轮在训练数据集中随机抽取n个样本进行学习，最终选取错误率低的模型...决策树构建示例 在R中与决策树有关的常见软件包如下所示： 单棵决策树：rpart/tree/C50 随机森林：randomForest/ranger/party 梯度提升树：gbm/xgboost 决策树可视化...") 除了对决策树的生成进行控制外，还可以对决策树进行后期的评价与修剪，可以使用printcp()函数查看决策树的各项指标： 结果中给出了分到每一层的cp、分割点数目nsplit、相对误差rel error

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R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据

否则，就会出现错误，因为在某些文件的某一列中发现有四类因素。基本上，任何4类因变量都被覆盖为3类。继续进行分析。...为什么？我们在这个模型中试图把重点放在作为信用价值指标的数据分类或类别上。这些是分类变量，而不是数字变量。申请人有电话吗？申请人是否已婚？是否有共同签署人？申请人在同一地址住了多长时间？这类事情。...在最好的情况下，看起来我们的模型给了82%的机会向良好的信用风险提供贷款。对于每100万元的贷款，我们最多可能期望得到82万元的偿还。平均而言，我们预计会收回大约78万元的本金。...语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现...、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化如何用R语言在机器学习中建立集成模型？

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第五章 决策树 5.1 决策树模型与学习 决策树代表着一组if-else规则，互斥且完备。决策树的内部节点表示一个特征或者属性，叶节点表示一个类，也就是最终分类的确定是在叶结点上做的。...为了解决这一点，提出了信息增益比： 不过好像信息增益和信息增益比各有千秋，并没有一劳永逸的解决办法， 5.3 决策树的生成 在说了这么多基础知识之后终于要到怎么构建决策树了。...ID3算法 ID3算法是自根到叶地选择最大信息增益直到阈值的构建过程，只有树的生成，容易过拟合。 在(3)中，计算各特征对D的信息增益改为信息增益比，就变成了C4.5算法。...,s)}(y_i-\bar{y}1)^2+\sum\limits{x_i \in R_2(j,s)}(y_i-\bar{y}_2)^2] 因此就有了最小二乘回归树算法（就是刚刚说的，给个名字）： CART...这里提出了一个合页损失函数，也就是，和0-1loss的关系为： 合页损失函数在正确分类的时候（的时候）仍然可能会产生一小段损失，它要求这个正确分类要有足够高的确信度，也就是，才会让损失=0，有着更高要求

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深入浅出机器学习中的决策树（一）

文章大纲 介绍 决策树 如何构建决策树 树木构建算法 分类问题中裂缝的其他质量标准 决策树如何与数字特征一起工作 关键树参数 类DecisionTreeClassifier在Scikit学习 回归问题中的决策树...现在，我们将 在测试集上引用分类算法的简单度量，正确答案的比例 -  准确度。 让我们来看看两个监督的学习问题：分类和回归。 2.决策树 我们从最受欢迎的分类和回归方法之一决策树开始介绍。...错误分类错误 在实践中，几乎从不使用错误分类错误，并且基尼系数不确定性和信息增益的工作方式类似。 对于二进制分类，熵和基尼不确定性采用以下形式： ? 其中（p +是具有标签+的对象的概率）。...也就是说，只搜索了几个按年龄和工资进行比较的值。树为什么选择这些功能？因为他们给出了更好的分区（根据基尼的不确定性）。...即使在培训中这是真的，我们也不希望我们的分类模型产生这样的特定规则。

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【机器学习】算法原理详细推导与实现(七):决策树算法

【机器学习】算法原理详细推导与实现(七):决策树算法 在之前的文章中，对于介绍的分类算法有逻辑回归算法和朴素贝叶斯算法，这类算法都是二分类的分类器，但是往往只实际问题中 y 不仅仅只有 \{0,1\}...C4.5决策树 ID3算法虽然提出了新思路，但是还是有如下4点需要改进的地方： ID3没有考虑连续特征，比如长度、密度都是连续值，无法在ID3运用，这大大限制了ID3的用途。...剪枝 决策树算法为了避免过拟合和简化决策树模型，提出了剪枝的方法，剪枝分为预剪枝和后剪枝，剪枝的原理如下： 预剪枝：在构造决策树的同时进行剪枝，也就是在节点划分前进行判断。...Pesimistic-Error Pruning(PEP,悲观错误剪枝） 上文的REP方法思想简单且易于使用，不过最大的问题在于它需要一个新的验证集来修正我们的决策树在，PEP方法中不需要新的验证集，并且...: \[α= \frac{R(t)−R(T_t)}{∣N∣−1}​ \] 其中， |N| ：子树 T_t 中的叶节点数; R(t) ：结点 t 的错误代价，计算公式为 R(t)=r(t)*p(t)

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R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据

接下来，我们在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约分析。 ** ** 信贷数据集，其中包含了银行贷款申请人的信息。该文件包含1000名申请人的20条信息。...否则，就会出现错误，因为在某些文件的某一列中发现有四类因素。 基本上，任何4类因变量都被覆盖为3类。继续进行分析。...为什么？ 我们在这个模型中试图把重点放在作为信用价值指标的数据分类或类别上。这些是分类变量，而不是数字变量。申请人有电话吗？申请人是否已婚？是否有共同签署人？申请人在同一地址住了多长时间？这类事情。...随机森林背后的想法是，决策树很容易过度拟合，所以找到森林中的 "平均 "树可以帮助避免这个问题。 你可以想象，这比创建一棵决策树在计算上要求更高，但R可以很好地处理这一工作。...在最好的情况下，看起来我们的模型给了82%的机会向良好的信用风险提供贷款。对于每100万元的贷款，我们最多可能期望得到82万元的偿还。平均而言，我们预计会收回大约78万元的本金。

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独家 | 一文读懂随机森林的解释和实现（附python代码）

节点的基尼不纯度是指，根据节点中样本的分布对样本分类时，从节点中随机选择的样本被分错的概率。例如，在根节点中，根据节点中的样本标签有44.4％的可能性错误地对某个随机选择的数据点进行分类。...过拟合：为什么森林比一棵树更好 你可能会想问为什么不能只用一个决策树呢？它似乎很完美，因为它没有犯任何错误！但别忘了这个关键点，即这棵树是在训练数据上没有犯错。...另一方面，因为对训练数据做出了假设，所以一个不灵活的模型具有较高的偏差（bias），（它偏向于对数据预先构思的想法）例如，线性分类器假设数据是线性的，不具备拟合非线性关系的灵活性。...我喜欢将模型调整视为给一个机器学习算法寻找最佳设置。我们可以在随机森林中优化的东西包括决策树的数量，每个决策树的最大深度，拆分每个节点的最大特征数量，以及叶子节点中所能包含的最大数据点数。...具有低偏差和高方差的特征，这会导致过拟合训练数据。 基尼不纯度：决策树在拆分每个节点时尝试最小化的度量。表示根据节点中的样本分布对随机选择的样本分类错误的概率。

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机器学习笔试题精选（五）

召回率 R 的定义是： R=TPTP+FNR=TPTP+FN R=\frac{TP}{TP+FN} 可以理解为真实的好瓜被预测出来的比例。该例子中 R = 14/(14+1)。...分别对这 10 个点进行观察可以发现，每个实例点最近邻的都不是当前实例所属的类别，因此每次验证都是错误的。整体的错误率即为 100%。 Q5. 如果在大型数据集上训练决策树。...最后将实例分到叶结点的类中。—— 引自李航 《统计学习方法》 决策树深度越深，在训练集上误差会越小，准确率越高。但是容易造成过拟合，而且增加模型的训练时间。...对决策树进行修剪，减小树的深度，能够提高模型的训练速度，有效避免过拟合。 单决策树中，学习率不是一个有效参数。 决策树是单树，随机森林由多个决策树组成。 Q6. 关于神经网络，下列说法正确的是？...错误 答案：A 解析：本题考查的是对支持向量机 SVM 的概念理解。 其实，刚学习支持向量机时会有个疑问，就是为什么会叫这个名字。

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