决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。...另外逻辑回归只能找到线性分割（输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射），而决策树可以找到非线性分割。...倾向于选择水平数量较多的变量，可能导致训练得到一个庞大且深度浅的树；另外输入变量必须是分类变量（连续变量必须离散化）；最后无法处理空值。 C4.5选择了信息增益率替代信息增益作为分裂准则。...4.2 随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵决策树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，本质是一种集成学习（Ensemble Learning）方法。...随机森林分类效果（错误率）与两个因素有关： 森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大； 森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低。
Bagging算法： 将训练数据集进行N次Bootstrap采样得到N个训练数据子集，对每个子集使用相同的算法分别建立决策树，最终的分类（或回归）结果是N个决策树的结果的多数投票（或平均）。...其中，Bootstrap即为有放回的采样，利用有限的样本资料经由多次重复抽样，重新建立起足以代表母体样本分布之新样本。...随机森林： 随机森林是基于Bagging策略的修改算法，样本的选取采用Bootstrap采样，而属性集合也采用Bootstrap采样（不同之处）。...传统决策树在选择划分属性时是在当前结点的属性集合中选择一个最优属性；而在RF中，对每个样本构架决策树时，其每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分
决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器，更准确的说，随机森林是由多个弱分类器组合形成的强分类器。...决策树 2.1 引入 2.2 决策树的生成算法 2.2.1 信息增益与ID3 2.2.2 信息增益率与C4.5 2.2.3 Gini系数与CART 2.3 决策树的评价 2.4 决策树的过拟合 2.4.1...也就是说，如果我们在生成决策树的时候以信息增益作为判断准则，那么分类较多的特征会被优先选择。 利用信息增益作为选择指标来生成决策树的算法称为ID3算法。...利用信息增益率作为选择指标来生成决策树的算法称为C4.5算法。 2.2.3 Gini系数与CART 定义：基尼指数（基尼不纯度）：表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。...随机森林的定义就出来了，利用bagging策略生成一群决策树的过程中，如果我们又满足了样本随机和特征随机，那么构建好的这一批决策树，我们就称为随机森林(Random Forest)。
导语 本文用容易理解的语言和例子来解释了决策树三种常见的算法及其优劣、随机森林的含义，相信能帮助初学者真正地理解相关知识。...熵就当仁不让了，它是我们最常用的度量纯度的指标。...剪枝 剪枝的目的其实就是防止过拟合，它是决策树防止过拟合的最主要手段。决策树中，为了尽可能争取的分类训练样本，所以我们的决策树也会一直生长。...随机森林 随机森林的理论其实和决策树本身不应该牵扯在一起，决策树只能作为其思想的一种算法。 为什么要引入随机森林呢。我们知道，同一批数据，我们只能产生一颗决策树，这个变化就比较单一了。...随机森林采用的采样方法一般是是Bootstap sampling，对于原始样本集，我们每次先随机采集一个样本放入采样集，然后放回，也就是说下次采样时该样本仍有可能被采集到，经过一定数量的采样后得到一个样本集
决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。...而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器。...也就是如果我们在生成决策树的时候以信息增益作为判断准则，那么分类较多的特征会被优先选择。 利用信息增益作为选择指标来生成决策树的算法称为ID3算法。...利用信息增益率作为选择指标来生成决策树的算法称为C4.5算法。 3.Gini系数与CART 定义：基尼指数（基尼不纯度）：表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。 ...随机森林的定义就出来了，利用bagging策略生成一群决策树的过程中，如果我们又满足了样本随机和特征随机，那么构建好的这一批决策树，我们就称为随机森林(Random Forest)。
在本篇文章中，我们将会介绍决策树的数学细节（以及各种 Python 示例）及其优缺点。你们将会发现它们很简单，并且这些内容有助于理解。然而，与最好的监督学习方法相比，它们通常是没有竞争力的。...使用决策树（预测数据）的成本是训练决策时所用数据的对数量级。 但这些模型往往不直接使用，决策树一些常见的缺陷是： 构建的树过于复杂，无法很好地在数据上实现泛化。...如果某些类别占据主导地位，则决策树学习器构建的决策树会有偏差。因此推荐做法是在数据集与决策树拟合之前先使数据集保持均衡。...此外，随机森林可以考虑使用大量预测器，不仅因为这种方法减少了偏差，同时局部特征预测器在树型结构中充当重要的决策。 随机森林可以使用巨量的预测器，甚至预测器的数量比观察样本的数量还多。...大多数情况下，我们不仅仅只有主导预测器，特征预测器也有机会定义数据集的分割。 随机森林有三个主要的超参数调整： 结点规模：随机森林不像决策树，每一棵树叶结点所包含的观察样本数量可能十分少。
1.2 信息增益与基尼不纯度 在介绍决策树之前我们先来介绍下信息熵，信息熵是约翰·香农根据热力学第二定律，在 1948《通信的数学原理》一书中提出，主要思想是：一个问题不确定性越大，需要获取的信息就越多...总结一下，决策树的优点是：容易可视化和无需对数据进行预处理；缺点是即使采取剪枝也会造成过拟合。解决这个问题最有利的方法是采用随机森林模型。...n个特征里，采用无放回抽样原则，去除f个特征作为输入特征 1.3 在新的数据集（m个样本， f个特征数据集上）构建决策树 1.4 重复上述过程t次，构建t棵决策树 2 随机森林的预测结果 生成t棵决策树...，对于每个新的测试样例，综合多棵决策树预测的结果作为随机森林的预测结果。...虽然决策树3不存在过拟合，决策树4的差值与随机森林得分一致，但是随机森林得分比他们都要高。 2.4案例 下面我们通过一个案例来介绍一下随机森林的使用，案例的内容是预测某人的收入是否可以>50K。
导语：本文用容易理解的语言和例子来解释了决策树三种常见的算法及其优劣、随机森林的含义，相信能帮助初学者真正地理解相关知识。...熵就当仁不让了，它是我们最常用的度量纯度的指标。其数学表达式如下： 2.png 其中N表示结论有多少种可能取值，p表示在取第k个值的时候发生的概率，对于样本而言就是发生的频率/总个数。...剪枝 剪枝的目的其实就是防止过拟合，它是决策树防止过拟合的最主要手段。决策树中，为了尽可能争取的分类训练样本，所以我们的决策树也会一直生长。...随机森林 随机森林的理论其实和决策树本身不应该牵扯在一起，决策树只能作为其思想的一种算法。 为什么要引入随机森林呢。我们知道，同一批数据，我们只能产生一颗决策树，这个变化就比较单一了。...随机森林采用的采样方法一般是是Bootstap sampling，对于原始样本集，我们每次先随机采集一个样本放入采样集，然后放回，也就是说下次采样时该样本仍有可能被采集到，经过一定数量的采样后得到一个样本集
属于该策略的算法，最典型的就是RandomForset-随机森林算法。在该策略中，拆分成的数据是相互独立的，可以并行执行其建模过程，最后再进行汇总。汇总时每个子模型的权重是相等的。 2....在最后汇总时，各个子模型会拥有不同的权重。 对于随机森林而言，其核心的模型是基于CART的决策树，图示如下 ?...具体的过程如下 1.首先基于有放回的随机抽样，抽取出N份独立的数据，因为是有放回的抽样，可以保证抽取的数据集和原始的数据集大小相同； 2.对每一份抽取的数据集构建决策树模型，因为相互独立，所以可以并行；...max_depth=2, random_state=0) >>> clf.fit(X, y) RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0) 随机森林不容易出现单棵决策树中的过拟合问题...但是缺点是解释性差，随机性的存在是一个黑盒子，不像单棵决策树那样，可以直观的解释其分类结果是如何判断出来的。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧— 原创不易，欢迎收藏，点赞，转发！
概述 上一篇文章中，我们介绍了两个决策树构建算法 — ID3、C4.5： 决策树的构建 -- ID3 与 C4.5 算法 本文我们来看看如何使用这两个算法以及其他工具构建和展示我们的决策树。 2....使用 C4.5 构建决策树 有了上一篇日志中，我们介绍的 ID3 与 C4.5 算法，递归进行计算，选出每一层当前的最佳特征以及最佳特征对应的最佳划分特征值，我们就可以构建出完整的决策树了： 流程图非常清晰...:param dataSet: 数据集 :param labels: 特征指标集 :return: 决策树字典结构 """ classList = [example...决策树的可视化 上面的 json 结果看上去非常不清楚，我们可不可以画出决策树的树结构呢？...:param myTree: 决策树 :return: 决策树的层数 """ maxDepth = 0 # 初始化决策树深度 firstStr = next
p=9859 概观 本文是有关 基于树的 回归和分类方法的。用于分割预测变量空间的分割规则可以汇总在树中，因此通常称为 决策树 方法。...树方法简单易懂，但对于解释却非常有用，但就预测准确性而言，它们通常无法与最佳监督学习方法竞争。因此，我们还介绍了装袋，随机森林和增强。...这些示例中的每一个都涉及产生多个树，然后将其合并以产生单个共识预测。我们看到，合并大量的树可以大大提高预测准确性，但代价是损失解释能力。 决策树可以应用于回归和分类问题。我们将首先考虑回归。...相反，如果我们在特征和y之间具有复杂的，高度非线性的关系，则决策树可能会胜过传统方法。 优点/缺点 优点： 树比线性回归更容易解释。 更紧密地反映了人类的决策。 易于以图形方式显示。...可以处理没有伪变量的定性预测变量。 缺点： 树木通常不具有与传统方法相同的预测准确性，但是，诸如 套袋，随机森林和增强等方法 可以提高性能。
0x01 剪枝 当训练数据量大、特征数量较多时构建的决策树可能很庞大，这样的决策树用来分类是否好？答案是否定的。...对比未剪枝的决策树和经过预剪枝的决策树可以看出：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。...如果是证书，那么random_state会作为随机数生成器的随机数种子。随机数种子，如果没有设置随机数，随机出来的数与当前系统时间有关，每个时刻都是不同的。...除了这些参数要注意以外，其他在调参时的注意点有： 当样本数量少但是样本特征非常多的时候，决策树很容易过拟合，一般来说，样本数比特征数多一些会比较容易建立健壮的模型如果样本数量少但是样本特征非常多，在拟合决策树模型前...这样特征的维度会大大减小。再来拟合决策树模型效果会好。 推荐多用决策树的可视化，同时先限制决策树的深度，这样可以先观察下生成的决策树里数据的初步拟合情况，然后再决定是否要增加深度。
我们将根据壳的重量、长度、直径等变量来预测鲍鱼壳上环的数量。为了演示，我们构建了一个很浅的决策树。我们可以通过将树的最大层数限制为 3 而得到这个树。 ?...图 2：预测不同环数的决策树路径 要预测鲍鱼的环的数量，决策树将沿着树向下移动直到到达一个叶节点。每一步都会将当前的子集分成两个。...图 5：贡献与壳重（决策树） 另一方面，去壳后的重量与贡献的关系是非线性非单调的。更低的去壳后的重量没有任何贡献，更高的去壳后的重量有负贡献，而在两者之间，贡献是正的。 ?...图 6：贡献与去壳后的重量（决策树） 扩展成随机森林 通过将许多决策树组成森林并为一个变量取所有树的平均贡献，这个确定特征的贡献的过程可以自然地扩展成随机森林。 ?...图 12：每个类别的贡献与壳重（随机森林） 结语 在这篇文章中，我们表明可以通过查看路径来获得对决策树和随机森林的更加深入的理解。
二、树模型的使用 对于决策树等模型的使用，通常是要到scikit-learn、xgboost、lightgbm等机器学习库调用， 这和深度学习库是独立割裂的，不太方便树模型与神经网络的模型融合。...一个好消息是，Google 开源了 TensorFlow 决策森林（TF-DF），为基于树的模型和神经网络提供统一的接口，可以直接用TensorFlow调用树模型。...决策森林（TF-DF）简单来说就是用TensorFlow封装了常用的随机森林（RF）、梯度提升(GBDT)等算法，其底层算法是基于C++的 Yggdrasil 决策森林 (YDF)实现的。...平均最小深度越小，较低的值意味着大量样本是基于此特征进行分类的，变量越重要。 NUM_NODES指标。它显示了给定特征被用作分割的次数，类似split。此外还有其他指标就不一一列举了。...小结 基于TensorFlow的TF-DF的树模型方法，我们可以方便训练树模型（特别对于熟练TensorFlow框架的同学），更进一步，也可以与TensorFlow的神经网络模型做效果对比、树模型与神经网络模型融合
本笔记介绍两种分类算法——决策树和随机森林决策树，用它预测NBA篮球赛的获胜球队。...通过决策树预测NBA获胜球队，主要包括以下几个知识点： 1、数据预处理，主要是队名的转换，消除歧义 2、寻找新特征辅助预测，比如增加主客队胜负关系，上一场获胜情况，其实可以追加很多指标，比如主客场胜率，...# min_samples_leaf：指定为了保留节点，每个节点至少应该包含的个体数量 # 第一个参数控制着决策节点的创建，第二个参数决定着决策节点能否被保留 # 决策树的另一个参数是创建决策的标准...# 解决方法之一就是调整决策树算法，限制它所学到的规则的数量 # 使用这种折中方案得到的决策树泛化 能力强，但整体表现稍弱 # 随机森林的工作原理：创建多棵决策树，用它们分别进行预测，再根据少数服 从多数的原则从多个预测结果中选择终预测结果...Accuracy: {0:.1f}%".format(np.mean(scores) * 100)) #随机森林使用不同的特征子集进行学习，应该比普通的决策树更为高效。
决策树也是随机森林的基本组成部分（见第7章），而随机森林是当今最强大的机器学习算法之一。 在本章中，我们将首先讨论如何使用决策树进行训练，可视化和预测。...决策树的决策边界 模型小知识：白盒与黑盒 正如我们看到的一样，决策树非常直观，它的决策很容易解释。这种模型通常被称为白盒模型。相反，随机森林或神经网络通常被认为是黑盒模型。...由于每个节点只需要检查一个特征的值，因此总体预测复杂度仅为 ? ，与特征的数量无关。 所以即使在处理大型训练集时，预测速度也非常快。...两个决策树回归模型的预测 CART 算法的工作方式与之前处理分类模型基本一样，不同之处在于，现在不再以最小化不纯度的方式分割训练集，而是试图以最小化 MSE 的方式分割训练集。...对训练集细节的敏感性 我们下一章中将会看到，随机森林可以通过多棵树的平均预测值限制这种不稳定性。 练习 在 有100 万个实例的训练集上训练（没有限制）的决策树的深度大概是多少？
本篇博客小菌为大家带来的是MapReduce的自定义分区与ReduceTask内容的分享(ReduceMap具体计算流程见《MapReduce中shuffle阶段概述及计算任务流程》)。...先让我们来看下MapReduce自带的默认分区算法: 对key 进行哈希，获取到一个哈希值，用这个哈希值与reducetask的数量取余。...余几，这个数据就放在余数编号的partition中。 但很明显上面提到的问题最终是根据数值大小进行分区,所以这个分区算法并不适用,所以我们需要自定义分区!...自定义分区的步骤见下: 第一步：定义mapper 这里的mapper程序不做任何逻辑，也不对key，与value做任何改变，只是接收数据，然后往下发送。...可以发现,数值大于15的放在了一个分区,小于等于15的又放在了另一个分区,说明我们自定义分区成功了!
看一个例子： 若森林F有15条边、25个结点，则F包含树的个数是：____(2分)。 答案是10。...举完例子了，下面开始分析： 我们都知道，如果只有一棵树，若边数为N， 则节点数为N+1； 两棵树时，若其中一棵树边数为N1， 另一棵树为N2，已知N1+N2 = N， 那么这两棵树的节点数之和为N+2...； 以此类推，有M个结点，N条边，那么包含的树的个数为M-N。...还有一种思路，就是假若这15条边都是一棵树上的，那么这棵树上就有15+1=16个节点，那么剩下的25-16=9个点只能单独形成9棵树，最终得出9+1=10棵树；
基评估器参数 如下表所示，基评估器的主要参数与决策树相同： 参数 描述 criterion 不纯度的衡量指标，常用的包括gini与entropy两种方法 max_depth 每棵树的最大深度，超过最大深度的树枝都会被剪掉...四、随机森林的分类算法实现实例——基于乳腺癌数据集 基于乳腺癌数据集的随机森林的分类算法的实现主要包括如下几个步骤： (1) 导入必要的库与数据集； (2) 随机森林分类模型的实例化、模型训练及决策树数量...由于决策树数量n_estimators对随机森林分类模型具有重要的影响，所以首先需要研究其对模型性能的影响，以确定决策树数量超参数的决策边界； (3) 进而使用sklearn.model_selection.GridSearchCV...随机森林分类模型的实例化、模型训练及决策树数量的学习曲线绘制 # 绘制随机森林模型决策树数量`n_estimator`的学习曲线 performance_score = [] # 存放不同决策树个数的模型预测性能..._) 代码执行结果如下图所示： 由此可以看出决策树数量n_estimators的最佳数量为 45 ，且随机森林中每个决策树的最大深度超参数max_depth最佳层数为 16 。
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