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决策的原理_决策特征选择

决策的原理:根据树结构进行决策,可以用于分类和回归。一颗决策包括一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点。...从根节点出发,对每个特征划分数据集并计算信息增益(或者增益率,基尼系数),选择信息增益最大的特征作为划分特征,依次递归,直至特征划分时信息增益很小或无特征可划分,形成决策。 决策 优点 1....样本发生一点点变化会导致的结构剧烈变动 决策的算法:ID3算法、C4.5算法、CART算法 算法 优缺点 ID3算法 不足: 无法处理连续特征;信息增益使得算法偏向于取值较多的特征;没有考虑缺失值和过拟合的问题...C4.5算法 优点: 可以处理连续特征,引入增益率校正信息增益,考虑了数据缺失和过拟合的问题;不足: 剪枝方法有优化空间,生成的多叉运算效率不高,大量对数运算和排序运算很耗时,只能用于分类不能回归。...CART算法 优点: 解决了C4.5算法的不足,可分类可回归;不足: 的结构会由于样本的小变化发生剧烈变动,特征选择时都是选择最优的一个特征来做分类决策。

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B、B+的区别及MySQL为何选择B+

B、B+的区别及MySQL为何选择B+ 1. B和B+的定义 B和B+都是一种多路搜索,常用于数据库和文件系统中进行索引操作。在介绍B和B+的区别之前,先来了解一下它们的定义。...B B是一种平衡查找,其每个节点最多包含k个孩子,k称为B的阶。除根节点和叶子节点外,其它每个节点至少有ceil(k/2)个孩子,即一个节点可以拥有的关键字数在ceil(k/2)和k之间。...B+ B+也是一种多路搜索,与B相似,但在B+中,所有的数据都存储在叶子节点中,而非在非叶子节点中。B+满足以下条件: 所有关键字都出现在叶子节点的链表中,且链表中的关键字恰好是有序的。...B和B+的区别 B和B+虽然都是多路搜索,但它们的区别还是比较明显的。 存储结构 B的非叶子节点中既包含索引,也包含数据,而B+的非叶子节点中只包含索引,数据都存储在叶子节点中。...MySQL为什么选择B+ 在MySQL中,索引是用来加速数据查询的,因此索引的设计非常重要。

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测试也会开发 - TreeSelect 选择

解决方案: 将parent改造为对象: node.parent = {'id': node.parent} 使用树形选择组件选择父节点 1、从分类管理的前后端代码复制出文档管理的前后端代码 此处略,参考以前...2、TreeSelect 选择使用 其实就是将原来一级分类,改为可以多级分类选择,这里我们就用TreeSelect选择来实现,示例代码如下: <a-tree-select v-model="docs_data..., record.id); // 为<em>选择</em><em>树</em>添加一个"无" treeSelectData.value.unshift({id: 0, name: '无'}); };...= true; docs_data.value = {}; treeSelectData.value = Tool.copy(level1.value); // 为选择添加一个...无" treeSelectData.value.unshift({id: 0, name: '无'}); }; const level1 = ref(); // 一级文档

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avue上传图片和选择下拉框清空上传的文件

文章目录 需求 难点 实现 总结 ---- 需求 项目前端用的avue框架 然后要做一个上传附件的表单 上传完附件把图片大小等信息回填到表单中 然后一个选择下拉框清空上传的文件 难点 上传文件前 把选中下拉框的值传给后台...上传文件后回填部分表单的信息 改变下拉框的值清空上传的文件 ---- 实现 表单是这样的 代码如下: { label: '渠道', prop: '...$refs.crud.tableForm) // debugger //新值和老值不一样时候即下拉框发生改变的时候 上传文件清空 if (n !...$message.success('上传前请先选择渠道') loading(); } else { downloadLink.data.channel = channelValue...return this.form.appSize = res.appSize; }, } 就是uploadBefore事件是上传图片前触发的事件 校验先选择渠道

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决策学习笔记(一):特征选择

决策的学习包括三个重要的步骤,特征选择,决策的生成以及决策的剪枝。 特征选择:常用的特征选择有信息增益,信息增益比,基尼系数等。 生成过程:通过计算信息增益或其它指标,选择最佳特征。...依次选取剪枝系数最小的结点剪枝,得到决策序列,通过交叉验证得到最优子树。 ▍特征选择 对于特征选择,常用的特征选择指标有信息增益,增益率,基尼指数。...C4.5算法就是利用增益率来选择特征。 基尼指数 与信息增益和增益率类似,基尼指数是另外一种度量指标,由CART决策使用,其定义如下: ?...所以决策分裂选取Feature的时候,要选择使基尼指数最小的Feature,但注意信息增益则是选择最大值,这个值得选取是相反的。 再看看下图,其实基尼指数,熵,误分类率的曲线非常接近。 ?...▍总结 本篇介绍了决策中的一个非常重要的步骤:特征选择。分别介绍了三种选择度量指标,信息增益,增益率,基尼指数。这三种指标也分别对应着三种算法ID3,C4.5,CART。

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决策学习笔记(一):特征选择

它的决策流程如下所示: 决策的学习包括三个重要的步骤,特征选择,决策的生成以及决策的剪枝。 特征选择:常用的特征选择有信息增益,信息增益比,基尼系数等。...生成过程:通过计算信息增益或其它指标,选择最佳特征。从根结点开始,递归地产生决策,不断的选取局部最优的特征,将训练集分割成能够基本正确分类的子集。...依次选取剪枝系数最小的结点剪枝,得到决策序列,通过交叉验证得到最优子树。 ▍特征选择 对于特征选择,常用的特征选择指标有信息增益,增益率,基尼指数。...所以决策分裂选取Feature的时候,要选择使基尼指数最小的Feature,但注意信息增益则是选择最大值,这个值得选取是相反的。 再看看下图,其实基尼指数,熵,误分类率的曲线非常接近。...▍总结 本篇介绍了决策中的一个非常重要的步骤:特征选择。分别介绍了三种选择度量指标,信息增益,增益率,基尼指数。这三种指标也分别对应着三种算法ID3,C4.5,CART。

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