对于缺失值，可使用基于鸿蒙系统的插值算法，如线性插值等进行填充。还可以通过数据的哈希值等方式去除重复数据，减少噪声干扰。...数据增强：借助鸿蒙Next的图形处理能力和文本处理框架，对图像数据可进行随机旋转、缩放、裁剪等操作，对文本数据进行同义词替换、随机插入或删除单词等，让模型学习到更多噪声的特征和数据的多样性，提升鲁棒性。...模型训练优化 采用正则化技术：在鸿蒙Next平台上的决策树训练过程中，应用L1、L2正则化，约束模型的复杂度，防止模型过度拟合噪声数据。也可以使用早停法，当验证集上的性能不再提升时停止训练。... 等，避免模型过于复杂而拟合噪声。...使用鲁棒的损失函数：例如Huber损失函数，对异常值和噪声的敏感度较低。在鸿蒙Next的开发环境中，可将决策树的损失函数替换为Huber损失等稳健的损失函数，提高模型对噪声数据的鲁棒性。
它允许在输入空间中使用曲线进行分割。 径向基核（radial basis function, RBF）可用于非线性可分变量。使用平方欧几里德距离，参数的典型值会导致过度拟合。...P(class|data) 表示给定特征（属性）后数据属于某类（目标）的后验概率。给定数据，其属于各类的概率大小就是我们要计算的值。 P(class)表示某类的先验概率。...决策树模型存在的一个问题是容易过拟合。因为在其决策树构建过程中试图通过生成长一棵完整的树来拟合训练集，因此却降低了测试集的准确性。 ? 通过剪枝技术可以减少小决策树的过拟合问题。...深度太大的决策树容易受过拟合的影响。但是随机森林通过在随机子集上构建决策树防止过拟合，主要原因是它会对所有树的结果进行投票的结果是所有树的分类结果的投票，从而消除了单棵树的偏差。...每棵决策树预测前一棵决策树的误差，因而使误差获得提升。 ? 梯度提升树的工作流程 使用浅层决策树初始化预测结果。 计算残差值（实际预测值）。 构建另一棵浅层决策树，将上一棵树的残差作为输入进行预测。
若 (f(x^i)) 的符号为正，可将其判定为类别 (1)；若 (f(x^i)) 的符号为负，则判定为类别 (-1) 。通过这样的方式，实现利用超平面对数据进行分类。...R语言软件对房价数据预测：回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化 本文将介绍帮助客户使用R语言软件进行房屋价格预测的几种常见方法，包括回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM...regression trees 回归树模型 拟合模型 绘制决策树 从结果来看，房屋的价格主要受到总体质量，走廊，房屋层高，车库等因素影响 一般来说，车库面积越大，总体质量越高，层高越高，那么价格就越高...因此模型拟合较好，所以对测试集进行预测，并且得到误差结果 SVM模型 用svm建立分类模型 使用回归核函数数据进行支持，向量机建模 从结果来看，可以得到它的最优参数以及支持向量的个数124个。...在得到模型结果后，对测试集进行预测，并且得到误差结果。 总结评估 在对数据进行六个模型建模后，分别得到了每个模型的误差结果，然后我们将所有的误差结果进行汇总，并且比较每个模型的优劣。
结构 决策树是由不同结点和方案枝构成的树状图形。决策树图像如图 1 所示。 ? 图 1 中，图中符号说明如下： □表示决策点。需要决策一次，就有一个决策点。...(3)树的剪枝及最佳树的选择 一株达到尽量延展的“最大树”通常是过度拟合的，模型可能不仅拟合了训练集中主要分枝变量的特征，也拟合了其中的误差，即“噪声”，因此需要对其进行修剪，使过度拟合得以纠正，以得到最佳拟合且相对简练的决策树...（3）将决策树图形画出后，便于集体讨论和共同分析，有利于进行集体决策。...但是，所有的两段的收益期望值不是简单的相加，获得后 9 年收益期望值的可能性是建立在前 6 年的基础上的，即点④的 24030 万元必须乘以获得此值的概率 0.7，点⑤的 270 万元乘以获得此值的概率...0.3，点 ⑥和点⑦也必须乘上各状态获得的概率。
在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的LinearRegression类进行线性回归。线性回归算法（Linear Regression）的建模过程就是使用数据点来寻找最佳拟合线。...，暂时先这样子处理） 获取一些样本数据 （此处可以读取文本或者数据库，由于限制，此处使用第三方库自带的样本数据） 训练数据和测试数据 创建逻辑回归模型对象 使用训练数据拟合模型 使用模型进行预测...优点：特征选择、鲁棒性、可解释性、预测精度提升 缺点：容易过拟合、参数敏感度高（包括对不平衡数据集处理不佳、对缺失值和无限值敏感） 3.2 随机森林实现逻辑 1、生成随机数据集：随机森林采用自助法（bootstrap...2、构建决策树：在每个训练数据集上，使用决策树算法（如ID3、C4.5等）构建一棵决策树。在构建决策树时，对于每个节点分裂，只考虑随机选取的一部分特征，而不是考虑所有的特征。...对于分类问题，可以采用投票的方式，即多数投票原则，选择获得票数最多的类别作为最终的分类结果；对于回归问题，则可以将所有决策树的预测结果进行平均或取最大值、最小值等操作得到最终的预测结果。
它通常被用作敏感度（真正的阳性率）和假阳性率之间折衷的代理。 ? 6.什么是选择偏差？ 当抽取的样本不能代表所分析的总体时，就会发生选择新偏差。 7.详细解释SVM机器学习算法。...决策树可以处理类别和数值数据。 ? 11.什么是决策树算法中的熵和信息增益？ 构建决策树的核心算法叫做ID3。 ID3使用Enteropy和Information Gain来构建决策树。...熵 决策树是从根节点自上而下构建的，涉及将数据划分为同质子集。 ID3使用enteropy来检查样本的同质性。 如果样本是完全同质的，那么熵是零，如果样本是等分的，则它的熵是1。 ?...信息收益 信息增益基于数据集在属性上分割后熵的减少。 构建决策树都是为了找到返回最高信息增益的属性。 ? 12.什么是决策树中的修剪？...在广义bagging中，您可以针对不同样本使用不同的学习者。 正如你所期望的那样，这可以帮助我们减少方差错误。 ? Boosting Boosting是一种迭代技术，根据后一个分类调整观察的权重。
：介绍了将在本课程中使用的机器学习形式和符号 1.5 ML 应用：走向机器学习程序的主要步骤，以及机器学习组件的分类 1.6 ML 动力：关于学习机器学习的不同观点和动力 L02：最近邻算法 2.1...6.1 决策树简介 6.2 递归算法和 Big-O 6.3 决策树的类型 6.4 分割标准 6.5 基尼系数 & 熵与误分类误差：阐释在 CART 决策树的信息增益方程式中，为什么要使用熵（或基尼）...代替误分类误差作为杂质度量 6.6 改进和处理过拟合：将决策树的一些问题（例如过拟合）融合在一起并讨论改进方法，例如增益比、预剪枝和后剪枝 6.7 代码示例：如何使用 scikit-learn 训练和可视化决策树的快速演示...： L08：基础部分，欠拟合和过拟合 L09：重采样方法 L10：交叉验证 L11：统计测试和算法选择 L12：评估指标 在后续即将更新的课程中，Sebastian Raschka 将对「降维和无监督学习...© THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com
直观描述，CAPM认为股票价格的唯一影响因素是股票市场指数，股票价格和指数价格之间有一个beta系数作为其对市场的敏感度。 ?...1、决策树的基本概念 决策树是大部分机器学习使用者都会接触到的工具，也是一种近似于人类判定问题过程的算法。...2、树的生长与限制生长 通过前文我们认识到，决策树的确是一种拟合度很高的工具。...决策树中常用的判断信息量增减的方法，是信息熵（Entropy）和基尼系数（Gini）。决策树中的ID3和C4.5都是基于信息熵来判定分类后的纯度，在本文中，我们以更常用的CART二分类树讲解分类纯度。...这一要求，对于通过机器学习（如符号回归symbolic regression）方式挖掘的因子有很大负面影响，因为这些因子大都很难控制长度。如下图： ?
信息增益 = 划分前熵 - 划分后熵。信息增益越大，则意味着使用属性a来进行划分所获得的“纯度提升”越大。也就是说，用属性a来划分训练集，得到的结果中纯度比较高。 ID3仅仅适用于二分类问题。...Gini指数的计算不需要对数运算，更加高效 Gini指数更偏向于连续属性，熵更偏向于离散属性 1.5 剪枝 决策树算法很容易过拟合（overfitting），剪枝算法就是用来防止决策树过拟合，提高泛华性能的方法...剪枝分为预剪枝与后剪枝。 预剪枝是指在决策树的生成过程中，对每个节点在划分前先进行评估，若当前的划分不能带来泛化性能的提升，则停止划分，并将当前节点标记为叶节点。...决策树的剪枝。决策树的剪枝是为了防止树的过拟合，增强其泛化能力。包括预剪枝和后剪枝。...使用sklearn用决策树来进行莺尾花数据集的划分问题。
它由大量作为整体运作的独立决策树组成。随机森林中的每个决策树都会做出类别预测，而获得最多投票的类别将成为我们模型的预测类别。 通常，随机森林模型不会过度拟合，即使确实存在，也很容易阻止其过度拟合。...例如随机森林，梯度提升决策树，Adaboost。 ?...详细信息查看： 机器学习中的正则化^39 你需要了解的所有有关正则化的信息^40 L1和L2正则化 使用L1正则化技术的回归模型称为套索回归。使用L2正则化技术的模型称为岭回归。...何时使用准确率: 当数据中的目标变量类别接近平衡时，准确率是一个很好的度量。 何时不使用准确性: 当数据中的目标变量类别占一类的多数时，绝对不应将准确率用作度量。...召回率或是敏感度: 召回率是一种衡量方法，它告诉我们真正是正例被模型预测正确的比例。 ? F1f分数: 精确率和召回率的调和平均。 ?
剪枝最初应用应该是在决策树算法中，通过降低决策树的模型复杂度防止过拟合。在CNN中也是类似的思想，因为在大型的模型中，总是不可避免的存在大量的权重冗余，这种冗余甚至有可能降低模型的准确率。...3.2 确定卷积层对剪枝的敏感度 为了确定每个卷积层对剪枝的敏感度，论文对每一层独立剪枝并在验证集上对剪枝后的网络进行评估。Figure2(b)展示了这一结果。...其中曲线的斜率就可以代表敏感度，斜率比较平缓的说明该层对剪枝的敏感度就更高。...论文根据经验来决定对每一层的卷积核进行剪枝，对于深度网络（如VGG-16或ResNets），观察到同一stage相同尺寸的特征图）对应的层对剪枝的敏感度相似，论文对于同一stage的所有层使用相同的剪枝比例...实验结论 从下面的Table1可以看到，对剪枝后的网络结构从头训练要比对重新训练剪枝后的网络（利用了未剪枝之前的权重）的结果差，这也说明了对小容量的网络训练很难。
假设样本总数为n，每个样本的特征数为a，则随机森林的生成过程如下： 从原始样本中采用有放回抽样的方法选取n个样本； 对n个样本选取a个特征中的随机k个，用建立决策树的方法获得最佳分割点； 重复m次，获得...随机森林的优点： 实现简单，训练速度快，泛化能力强，可以并行实现，因为训练时树与树之间是相互独立的； 相比单一决策树，能学习到特征之间的相互影响，且不容易过拟合； 能处理高维数据（即特征很多），并且不用做特征选择...，因为特征子集是随机选取的； 对于不平衡的数据集，可以平衡误差； 相比SVM，不是很怕特征缺失，因为待选特征也是随机选取； 训练完成后可以给出哪些特征比较重要。...随机森林的缺点： 在噪声过大的分类和回归问题还是容易过拟合； 相比于单一决策树，它的随机性让我们难以对模型进行解释。...在这里插入图片描述 参考文章 https://blog.csdn.net/login_sonata/article/details/73929426
得到一个有效的预测模型后，就可以预测那些只知道预测变量值的样本单元对应的输出值了。...开始之前，先确保你的R中已经安装了必备的R包（通过e1071包构造支持向量机，通过R包rpart、rpart.plot 和party来实现决策树模型及其可视化，通过randomForest包拟合随机森林...在用带RBF核的SVM拟合样本时，两个参数可能影响最终结果:gamma和成本(cost)。函数svm()默认设置gamma为预测变量个数的倒数，成本参数为1。...条件推断树可由party包中的函数ctree()获得。对于条件推断树来说，剪枝不是必需的，其生成过程相对更自动化一些。另 外，party包也提供了许多图像参数。图7展示了一棵条件推断树（具体见代码）。...这就涉及一个分类器的敏感度(sensitivity)、特异性(sensitivity)、正例命中率(positive predictive power)和负例命中率(negative predictive
对于回归树，可以使用简单的平方误差作为模型的代价函数： ? 其中，Y是期望输出，Y-hat是预测值，对数据集中的所有样本求和以获得总误差。...这样得到的决策树将是巨大的、缓慢的，并且会过拟合训练数据集。因此，需要设置一些预定义的停止标准来停止树的构造。 最常见的停止方法是对分配给每个叶节点的训练样本的数量使用最小数量。...决策树的复杂性定义为树中的分裂数。 一种简单而高效的修剪方法是遍历树中的每个节点，并评估将其移除后其代价函数上的效果。如果移除后，代价函数变化不大，那就修剪掉该节点。...另一方面，在调整了一些参数后，决策树可以很好地做到开箱即用； 使用树进行推理的计算成本与训练树的数据集呈对数关系，这是一个巨大的优势，意味着输入更多的数据不一定会对推理速度产生巨大的影响； 缺点|Cons...由于训练的性质，过拟合在决策树中很常见。
“信息增益”（information gain）为： 图片 一般的，信息增益越大，意味着使用属性a来进行划分所获得的“纯度提升”越大，再以信息增益为准则来划分属性 2.2 增益率（C4.5） 信息增益准则对可选取数目较多的属性有所偏好...，为了减少这种偏好可能带来的不利影响，著名的C4.5决策树算法不直接使用信息增益，而是使用“增益率”来选择最优划分属性。...剪枝处理 目的：降低过拟合风险 3.1 预剪枝 在决策树生成过程中，对每个节点在划分前先进行估计，若当前划分不能带来决策树泛化能力的提升，则停止划分并把当前节点标记为叶子节点 判断泛化能力的方法：将数据集切为训练集和验证机...，不断计算验证集精度，来确定剪枝与否 优点：降低过拟合风险，同时显著减少了决策树的训练时间开销和测试时间开销 缺点：预剪枝基于“贪心”本质禁止这些分支展开，可能带来欠拟合的风险 3.2 后剪枝 先从训练集生成一颗完整的决策树...判断泛化能力的方法同预剪枝 优点：后剪枝通常比预剪枝保留了更多的分支，欠拟合风险较小，泛化性能往往优于预剪枝 缺点：训练时间开销大 4.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
