机器学习归因的意义 对于传统模型，例如logit或者决策树而言，输入（自变量）和输出（因变量）的关系是非常明显的。你可以非常清楚的明白为什么一些样本被错误划分了，例如，比如输入因子中某个因子太小了。...如果世界上有无穷的数据，和一个universal function approximator（一个可以表达任何事情的模型），那么就没有特征工程存在的必要。...特征重要性 在构造出特征之后，我们需要了解这个特征究竟对我们的预测有没有用，这就需要了解特征重要性。 特征重要性的另一作用是可以进行特征选择，例如选出前五重要性的特征作为模型输入，剩下的可以舍弃。...逐步回归 逐步回归的基本想法是，将变量逐个引入，引入变量的条件是偏回归平方和经检验是显著的，同时每引入一个新变量后，对已选入的变量要进行逐个检验，将不显著变量剔除，这样保证最后所得的变量子集中的所有变量都是显著的...机器学习中决策树主要用于分类和回归，树中的每一个节点表示某一特征的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象。叶子节点表示对象所属的预测结果。
图2 如下图3所示，数据集包含4个特征，所有数据均为数值。通过学习数据集中呈现的模式，我们希望在给定花瓣和萼片长度和宽度时预测Iris类型。...这里将使用决策树分类器（Decision Tree Classifier）模型。 图3 将变量X赋值给特征（features），y赋值给目标（target）。然后将数据拆分为训练数据集和测试数据集。...fit()方法是“训练”部分，基本上使用特征和目标变量来构建决策树并从数据模式中学习。 图4 现在我们有了一个决策树分类器模型，有几种方法可以可视化它。...图6 下图7更好看，每个节点中已经有一个树状图，其中包含一些有用的数据。 图7 绘制特征重要性 模型特征重要性告诉我们在进行这些决策拆分时哪个特征最重要。...在我们的示例中，显示花瓣宽度（petal width）是分割的最重要决定。 图8 可以使用matplotlib水平条形图来绘制特征重要性，使其更具视觉效果。 图9 效果如下图10所示。
随机森林对训练样本和特征向量的分量都进行了随机采样。 在这里决策树的训练算法与“理解决策树”中介绍的相同，这里唯一的不同是训练决策树的每个节点时只使用随机抽取的部分特征分量。...计算变量的重要性 随机森林有一个特点，可以在训练过程中输出变量的重要性，即哪个特征分量对分类更有用。实现的方法是置换法。...反之，如果一个特征对分类不重要，随便改变它对分类结果没多大影响。 对于分类问题，训练某决策树时在包外样本集中随机挑选两个样本，如果要计算某一变量的重要性，则置换这两个样本的这个特征值。...统计置换前和置换后的分类准确率。变量重要性的计算公式为： image.png 这翻译的是置换前后的分类准确率变化值。...上面定义的是单棵决策树的变量重要性，计算出每棵树的变量重要性之后，对该值取平均就得到随机森林的变量重要性。计算出每个变量的重要性之后，将该值归一化得到最终的重要性值。
，使每个子表中该特征的值全部相同，然后再在每个子表中选择下一个特征按照同样的规则继续划分更小的子表，不断重复直到所有的特征全部使用完为止，此时便得到叶级子表，其中所有样本的特征值全部相同。...决策树底层结构 为二叉树 终止条件有如下几种： 1、特征已经用完了：没有可供使用的特征再进行分裂了，则树停止分裂； 2、子节点中没有样本了：此时该结点已经没有样本可供划分，该结点停止分裂； 3、树达到了人为预先设定的最大深度...作为决策树模型训练过程的副产品，根据划分子表时选择特征的顺序标志了该特征的重要程度，此即为该特征重要性指标。...，用 表示真实观测值的平均值，用 表示预测值则，有以下评估指标： 回归平方和（SSR） 估计值与平均值的误差，反映自变量与因变量之间的相关程度的偏差平方和....，样本中预测值和真实值完全相等，没有任何误差，表示回归分析中自变量对因变量的解释越好. 此时分子等于分母，样本的每项预测值都等于均值.
例如，假设我们有一个显示年龄和健身得分的表，并且假设一个八十岁的孩子缺少健身得分。如果我们将平均健身得分从15到80岁的年龄范围内进行计算，那么八十岁的孩子似乎将获得比他们实际应该更高的健身得分。...特征工程是将原始数据转换为更好地表示人们正在试图解决的潜在问题的特征的过程。没有具体的方法可以执行此步骤，这就是使数据科学与科学一样多的艺术。...通过快速创建这些模型之一并进行功能重要性，您将了解哪些变量比其他变量更有用。 降维：主成分分析（PCA）是最常见的降维技术之一，它具有大量特征，并使用线性代数将其简化为更少的特征。...为了解释为什么集成学习算法如此强大，我将以随机森林为例： 随机森林涉及使用原始数据的自举数据集创建多个决策树。然后，模型选择每个决策树的所有预测的模式（多数）。这有什么意义？...通过依靠“多数胜利”模型，它降低了单个树出错的风险。 ? 例如，如果我们创建一个决策树，第三个决策树，它将预测0。但是，如果我们依靠所有4个决策树的模式，则预测值为1。这就是集成学习的力量！
目标是把数据点划分到各自所属的类 我们的数据只有两个特征（预测变量），x1和x2，共有6个数据点（样本），被分为2个不同的标签。...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。...另一个我们可以采用的模型诊断措施是绘制测试集预测结果的混淆矩阵（详细信息，请参阅notebook）： ? 在左上角和右下角它显示了模型的正确预测，在左下角和右上角显示了模型误判的预测。...特征重要性（Feature Importances） 随机森林中的特征重要性表示在该特征上拆分的所有节点的基尼不纯度减少的总和。我们可以使用它来尝试找出随机森林认为最重要的预测变量。...可以从一个训练好的随机森林中提取特征重要性，并将其放入Pandas的DataFrame中，如下所示： ? 通过告诉我们哪些变量在类之间最具辨别力，特征重要性可以让我们更好地洞察问题。
参考课程见【2020机器学习全集】菜菜的sklearn完整版 决策树简介 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则...score代表准确度 由于决策树的建立包含随机变量，每次运行结果都不一样。 这里我运行几次大致结果准确率在90%以上。...6.特征重要性显示 上图的决策树分支是根据特征重要性（信息增益）来进行分支，通过下面的程序可以打印出各个特征的重要性。...0，说明这些指标在决策树中没有被利用。...splitter也是用来控制决策树中的随机选项的，有两种输入值： 输入”best"，决策树在分枝时虽然随机，但是还是会优先选择更重要的特征进行分枝（重要性可以通过属性feature_importances
决策树模型既可以做分类分析（即预测分类变量值），也可以做回归分析（即预测连续变量值），分别对应的模型为分类决策树模型（DecisionTreeClassifier）及回归决策树模型（DecisionTreeRegressor...pd df = pd.read_excel('员工离职预测模型.xlsx') df = df.replace({ '工资': { '低': 0, '中': 1, '高': 2}}) # 2.提取特征变量和目标变量...= model.feature_importances_ # 获取特征重要性 # 通过二维表格形式显示 importances_df = pd.DataFrame() importances_df[...'特征名称'] = features importances_df['特征重要性'] = importances importances_df.sort_values('特征重要性', ascending...因为在进行单参数调优的时候，是默认其他参数取默认值的，那么该参数和其他参数都不取默认值的情况就没有考虑进来，也即忽略了多个参数对模型的组合影响。
● 朴素贝叶斯算法在Python和R的应用 干货分享 （已经全部分享，点击标题，即可获取） 2016年全年所有券商金融工程研究报告（共600篇）- 第1部分 2016年全年所有券商金融工程研究报告（共...随机森林，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。...以决策树为基本模型的bagging在每次bootstrap放回抽样之后，产生一棵决策树，抽多少样本就生成多少棵树，在生成这些树的时候没有进行更多的干预。...特征选择采用随机的方法去分裂每一个节点，然后比较不同情况下产生的误差。能够检测到的内在估计误差、分类能力和相关性决定选择特征的数目。...Gin importance值和Permutationimportance值 随机森林方法的一个重要特性是能够计算每个变量的重要性值，RF提供两种基本的变量重要性值：Giniimportance值和 Permutation
您需要可视化每个变量，以查看分布，找到异常值，并理解为什么会有这样的异常值。 如何处理某些特征中缺失的值? 将分类特征转换成数值特征的最佳方法是什么?...在租金价格的一文中，我绘制了每个连续特征的直方图，我希望在没有账单和总面积的情况下，租金的分布会有一条长长的右尾。 ? 连续变量的直方图 盒箱图帮助我看到每个特性的离群值的数量。...测试集上算法的性能（RMSLE） 基于决策树的算法非常擅长解释特征。 例如，它们产生特征重要性分数。...特征重要性：找到租赁价格的驱动因素 在拟合基于决策树的模型后，您可以看到哪些特征对于价格预测最有价值。 特征重要性提供了一个分数，指示每个特征在模型中构建决策树时的信息量。...计算此分数的方法之一是计算使用特征在所有树中分割数据的次数。 该分数可以用不同方式计算。 特征重要性可以揭示有关价格主要驱动因素的见解。 对于租赁价格预测，总面积是价格最重要的驱动因素并不奇怪。
第一种方法是随机选择F 个输入特征来对决策树的节点进行分裂。这样，分裂节点的决策是根据这F 个选定的特征，而不是考察所有可用的特征来决定。...这种方法也没有Forest-RI和Forest-RC节省运行时间，因为算法需要在决策树的每个节点考察所有的分裂特征。 二、MADlib的随机森林相关函数 1....importance（可选） BOOLEAN 缺省值为true，是否计算变量的重要性。如果设置为true，将在分组模型表（_group）中输出分类特征和连续特征的变量重要性。...计算变量重要性将增加函数的运行时间。 num_permutations（可选） INTEGER 缺省值为1。计算变量重要性时，每个特征值的重排次数。...一个特征变量的重要性是通过重排变量的随机值计算的，计算预测精度的下降（使用OOB采样）。设置大于1的值将计算多个重要性的平均值，这会增加总体运行时间。大多数情况下，缺省值1对计算重要性已经足够。
决策树 简述决策树原理？ 决策树是一种自上而下，对样本数据进行树形分类的过程，由节点和有向边组成。节点分为内部节点和叶节点，其中每个内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示类别。...从顶部节点开始，所有样本聚在一起，经过根节点的划分，样本被分到不同的子节点中，再根据子节点的特征进一步划分，直至所有样本都被归到某个类别。 为什么要对决策树进行减枝？如何进行减枝？...预剪枝使得决策树的很多分支都没有"展开”，这不仅降低了过拟合的风险，还显著减少了决策树的训练时间开销和测试时间开销。但另一方面，有些分支的当前划分虽不能提升泛化性能、甚至可能导致泛化性能暂时下降?...但后剪枝过程是在生成完全决策树之后进行的 并且要白底向上对树中的所有非叶结点进行逐 考察，因此其训练时间开销比未剪枝决策树和预剪枝决策树都要大得多。 简述决策树的生成策略？...常用对特征重要性（方差，互信息，相关系数，卡方检验）排序选择；可结合别的算法（随机森林，GBDT等）进行特征重要性提取，过滤之后再应用于当前算法。
决策树作为一种直观且易于理解的机器学习算法，能够自动进行特征选择，并且对于缺失值和异常值具有较强的鲁棒性。这使得决策树在顾客信用评估中成为一种常用的方法。...，您使用了rpart包来拟合一个分类决策树模型，并使用printcp和plotcp函数来显示和可视化交叉验证的结果。...Good ~ .表示使用Good作为响应变量，.表示使用train数据集中的所有其他变量作为预测变量。...首先访问了决策树模型的变量重要性（fit$variable.importance），然后使用rpart.plot库绘制了决策树的图形表示。...变量重要性（Variable Importance） 变量重要性是决策树算法在构建模型时赋予每个预测变量的权重，它反映了每个变量在预测目标变量时的相对贡献。
参考链接： Python中的网格搜索优化算法 在进行机器学习算法中，我们常用的算法就像下面的代码形式类型 经历导入数据-预处理-建模-得分-预测 但是总觉得少了点什么，虽然我们建模的目的是进行预测，但是我们想要知道的另一个信息是变量的重要性...，在线性模型中，我们有截距和斜率参数，但是其他机器学习算法，如决策树和随机森林，我们貌似没有这样的参数 值得庆幸的是我们有变量重要性指标feature_importances_，但是就目前而言，这个参数好像只有在决策树和以决策树为基础的算法有...但是考虑到随机森林已经能解决大部分的分类和回归问题，我们就暂且以随机森林算法为例，介绍特征重要性吧 先考虑一个简单的问题 列表中的数据和你元数据的表头是对应的，最大值为1，值越大，越重要 以上只是简单的算法...，但是大部分时候，我们会加上交叉验证的网格搜索，那应该怎么办呢 估计算法主题其实就是best_estimator_，再追加特征重要性参数就可以了。...关于其他机器学习算法的特征重要性，大家可以自行寻找其他方法，正在寻找和学习中,需要提醒的是，特征重要性对于变量自相关性不敏感，也就是说，在变量间存在相关性的时候，特征重要性指标可能与实际想要的结果有所偏差
但是毕竟不是所有的问题都是线性的。 另外一个可解释的模型的例子是决策树。 ? 如上图的决策树的例子所示，决策树明确给出了预测的依据。...要解释决策树如何预测非常简单，从根结点开始，依照所有的特征开始分支，一直到到达叶子节点，找到最终的预测。 决策树可以很好的捕捉特征之间的互动和依赖。树形结构也可以很好的可视化。...如上图所示，这个和PDP的图反映了一致的趋势，但是包含了所有的样本。 和PDP类似，ICE的独立性假设和不能表征超过两个特征都是他的限制。同时随着样本数量的增大，图会变得相当的拥挤。...当我们改变一个特征，预测误差发生了很大的变化，说明该特征有很大的影响力，而相反的，如果改变另一个特征的值，对于预测结果的误差没有什么影响，那说明这个特征无关紧要。 ? 上图是一个特征重要性的图示。...特征重要性提供了一个高度概括的对模型的洞察，它包含了所有特征的交互，计算特征重要性不需要重新训练模型。计算这个值需要数据包含真实结果。
之后就是对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出决策树，这样决策树的某一个叶子节点要么是无法继续分裂的，要么里面的所有样本的都是指向的同一个分类。...预测函数权重 各个预测函数没有权重 boost有权重 函数生成顺序 并行生成 顺序生成 应用 象神经网络这样极为消耗时间的算法，bagging可通过并行节省大量的时间开销baging和boosting...随机森林 梯度提升树 1.9 决策树的特征选择 本部分参考：随机森林简易教程 特征选择目前比较流行的方法是信息增益、增益率、基尼系数和卡方检验。...这里主要介绍基于基尼系数（GINI）的特征选择，因为随机森林采用的CART决策树就是基于基尼系数选择特征的。...，y参数设定因变量数据列，importance设定是否输出因变量在模型中的重要性，如果移除某个变量，模型方差增加的比例是它判断变量重要性的标准之一，proximity参数用于设定是否计算模型的临近矩阵，
下图比较直观地展示了随机森林算法（图片出自文献2）： 图1：随机森林算法示意图 没错，就是这个到处都是随机取值的算法，在分类和回归上有着极佳的效果，是不是觉得强的没法解释~ 然而本文的重点不是这个，而是接下来的特征重要性评估...X，的观测值后再次建树并计算 OOB 的预测错误率，最后计算两次 OOB 错误率的差值经过标准化处理后在所有树中的平均值即为变量 ，的置换重要性 () 我们将变量重要性评分(variable importance...measures)用 来表示，将Gini指数用 来表示，假设有 个特征 ，，，，， 棵决策树， 个类别，现在要计算出每个特征 的Gini指数评分 ，亦即第 个特征在RF所有决策树中节点分裂不纯度的平均改变量...特征 在第 棵树节点 的重要性，即节点 分枝前后的 指数变化量为： 其中，和 分别表示分枝后两个新节点的指数。...如果，特征 在决策树 i 中出现的节点为集合，那么 在第 棵树的重要性为： 假设 RF 中共有 I 棵树，那么： 最后，把所有求得的重要性评分做一个归一化处理即可。
决策树就是将所有影响决定的因素幻化成一个一个的if else，从而帮你做出决定。...与神经网络和logistic模型相比，决策树的优点是结果的可读性非常强、运行速度非常快： 可读性方面： 相比于神经网络与logistic模型，决策树的结果更易解读。...； 速度方面： 决策树与神经网络速度差不多，均快于losigtic模型； 预测能力方面： 决策树的预测能力远没有神经网络强大，因此，决策树主要解决的是单个结构与整体结构的问题。...Data Analyst 建树需要面对的问题 构建决策树需要时刻考量三个问题： 特征选择 如何辨别变量间的重要性，即树根的发芽之处是在哪里，每条观测都唯一的对应一条路径，路径特征的选择逻辑是什么...，为什么树是这样的生长趋势，其他形状的决策树是否更为合适？
目录： 这个怎么运作 真实生活类比 特征重要性 决策树与随机森林的区别 重要的超参数（预测能力，速度） 优点和缺点 用例 摘要 这个怎么运作： 随机森林是一种监督学习算法。...特征重要性： 随机森林算法的另一个高质量是，很容易测量每个特征对预测的相对重要性。Sklearn为此提供了一个很好的工具，它可以通过查看使用该功能的树节点减少森林中所有树木的杂质来测量特征的重要性。...它会在训练后自动为每个要素计算此分数并对结果进行缩放，以使所有重要性的总和等于1。...没有子节点的节点是叶子。 通过查看特征重要性，您可以决定要删除哪些特征，因为它们对预测过程没有足够的贡献或没有贡献。...下面你可以看到一个表格和一个可视化，它显示了13个特征的重要性，我在监督分类项目中使用了有名的泰坦尼克号数据集。你可以在这里找到整个项目。 ?
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