写在前面：这是我的第三篇文章，上一篇简单介绍了决策树的节点选择算法，但是区分的越细越耗费空间（内存）和时间（运算时间），而且容易过拟合，为了解决这些问题，这篇文章介绍一下决策树的剪枝，就好比新长出的树需要剪枝打理一样，能让树与树之间更好的利用场地和发展~
上一篇文章——节点的选择：
略略略：学个明白：决策树与随机森林（1）——节点的选择 一，决策树剪枝的类型引子：好比我
一、原理1.什么是决策树 （1）由一个根节点，若干内部节点和若干叶节点构成； （2）可以解决分类和回归问题； （3）非参数学习算法。 2.决策树的目标 通过一种衡量标准，来计算通过不同特征进行分支选择后的分类情况，找出来最好的那个特征当成根节点，以此类推。3.两大问题 （1）每个节点在哪个维度上做划分？ （2）某个维度在哪个
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2024-03-29 22:15:36
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随着决策树深度的增大，模型效果会变化，但增大太多就会导致过拟合的情况，对于过拟合，常见的有两咱优化方式：1 . 剪枝优化 决策树过度拟合一般情况是由于节点太多导致的（也就是树太深，这样可不可以把某些节点给合并一下，合并之后，节点数目不就降下去了吗，降下去之后模型就应该不会存在太过拟合的问题），剪枝优化对决策树的正确率影响是比较大的，也是最常用的一种优化方式。2 . Random Forest（随机
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2024-06-12 09:08:58
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决策树决策树生成包含三个步骤: 特征选择 ——> 决策树生成——> 决策树修剪:特征选择：理解: 根据某些规则选取使决策树性能最好的特征 1.1 信息熵 1.2 信息增益（缺点：偏向于选取值较多的特征） 1.3 信息增益比（基于信息增益的改进，克服了了上述信息增益的缺点）决策树生成： 2.1 ID3:在各个节点应用信息增益准测选择特征，递归构建决
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2024-07-25 14:52:21
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1 信息熵1.1 信息熵 事件越不确定熵越大，越确定熵越小，如果熵为0，表示这件事情一定发生，就好比你说了一句废话1.2 条件熵H(Y|X) = H(X,Y) - H(X)，在X发生的前提下，Y发生新带来的熵1.3 相对熵、互信息 我们的目标函数可以是极大似然估计求最大值，也可以是交叉熵求最小值2 决策树学习算法 建决策树就是建立一个熵不断降低的树2.1 三种决策树学习算法2.2 决策树的过拟合2
接触剪枝是最近一段时间的事情，为了全面的系统的学习一下剪枝，笔者做了个论文综述。从2016年的韩松的deep compression 到最新的彩票假设，我主要是将剪枝可以分为三个大类。分别是不需要数据参与的硬剪枝，带数据参与训练的软剪枝，以及直接搜索结构的NAS。 一：硬剪枝这类的剪枝算法通常从模型本身的参数出发，寻找或者设计出合适的统计量来表明连接的重要性。通过对重要性的排序等算法，删
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2024-08-06 10:35:19
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其实随机森林就是由许多的决策树组成。每一颗决策树可能误差较大，但是综合在一起最后通过选举的方式产生的结果将非常准确。 随机森林不需要像决策树一样剪枝，理由很简单。剪枝是为了防止我们的算法over-fitting。在有n的样本，m个属性（特征）的数据中，我们有放回随机选择n个样本（可能重复），随机选择k个属性（k小于m,一般情况下我们取k =sqrt(m-1)），我们也通过限制最大树深度，分类结果中
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2024-03-05 14:02:03
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随机森林算法实例
根据成年人数据集来预测一个人的收入1.准备数据集我下载好了一个成年人数据集,从百度云下载链接：https://pan.baidu.com/s/10gC8U0tyh1ERxLhtY8i0bQ
提取码：4zzy准备好了数据集,那就把这个数据集与你的jupyter notebook放在同一目录.或者你也可以在D盘创建一个目录并在这个目录启动
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2024-04-18 09:40:14
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1. 简述一下随机森林算法的原理随机森林是一种有监督学习算法。 就像你所看到的它的名字一样，它创建了一个森林，并使它拥有某种方式随机性。 所构建的“森林”是决策树的集成，大部分时候都是用“bagging”方法训练的。 bagging方法，即bootstrap aggregating，采用的是随机有放回的选择训练数据然后构造分类器，最后组合学习到的模型来增加整体的效果。 2. 随机森林的随
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2024-02-20 20:05:15
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概念理解随机森林(RF)就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习方法。注意：这边需要做一个小区分，随机森林的集成学习方法是bagging ，和bagging 不同的是bagging只使用bootstrap有放回的采样样本，随机森林是随机采样样本，也就是随机选择特征，可防止过拟合能力更强，降低方差。那么，从字面上来看，随机森林分
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2024-05-13 09:25:06
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上一节我们提到决策树的一个主要缺点在于经常对训练数据过拟合。随机森林是解决这个问题的一种方法。随机森林是属于集成学习，其核心思想就是集成多个弱分类器以达到一个强分类器的效果。1 bagging的原理 随机森林采用Bagging的思想，所谓的Bagging可以
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2024-02-14 15:30:44
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随机森林算法属性随机森林顾名思义，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。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。随机森林和使用决策树作为基本分类器的（bagging）有些类似。以决策树为
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2024-03-28 17:08:19
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随机森林与随机子空间BaggingClassifier类也支持对特征采样，这种采样由两个超参数控制：max_features 与 bootstrap_features，他们的工作方式与max_samples 与 bootstrap一样，只是他们采样的是特征。这样，每个模型将会在一个随机的输入特征子集中进行训练。这个技巧在处理高维输入（例如图片）时非常有用。同时采样训练数据以及特征的方法，称为Ran
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2024-05-21 12:20:27
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Bagging原理Bagging是n个相互无信赖的弱学习器，通过一定的策略，得到一个强学习器。随机采样Bagging一个主要的特点是随机采样，bagging是有放回的采样。对于一个有m个样本的数据集，每次采集一个样本，被采的概率是\(\frac{1}{m}\)，不被采的概率是\(1-\frac{1}{m}\)，如果m次采样都没有被采中的概率是\((1-\frac{1}{m})^m\)，当\(m\t
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2024-05-07 15:51:51
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cuML是一套用于实现与其他RAPIDS项目共享兼容API的机器学习算法和数学原语函数。cuML使数据科学家、研究人员和软件工程师能够在GPU上运行传统的表格ML任务，而无需深入了解CUDA编程的细节。 在大多数情况下，cuML的Python API与来自scikit-learn的API相匹配。对于大型数据集，这些基于GPU的实现可以比其CPU等效完成10-50倍。 有关性能的详细信息，请参阅cu
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2024-08-22 10:38:18
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1、什么是随机森林？随机森林是一种多功能的机器学习算法，能够执行回归和分类的任务。同时，它也是一种数据降维手段，用于处理缺失值、异常值以及其他数据探索中的重要步骤，并取得了不错的成效。另外，它还担任了集成学习中的重要方法，在将几个低效模型整合为一个高效模型时大显身手。在随机森林中，我们将生成很多的决策树，并不像在CART模型里一样只生成唯一的树。当在基于某些属性对一个新的对象进行分类判别时，随机森
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2023-05-31 20:29:57
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文章目录随机森林(RF)的原理bagging的原理bagging算法流程随机森林算法随机森林算法推广 随机森林(RF)的原理集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分
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2024-03-03 22:53:47
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官方文档地址：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/ensemble.html#id8分类：class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_sampl
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2024-04-17 10:44:47
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随机森林和提升作者：樱花猪 摘要：本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十一次次课在线笔记。随机森林和提升都是机器学习将弱分类器融合成强分类器的方法。和我们熟悉的另一种机器学习模型SVM相比，这种方法更适合于大数据并且它的计算速度要比SVM快许多。 引言Boosting这些比较受广大研究者的热爱，而曾经红得半边天的SVM不再那么主流。仔细一看，实际上随机森林我
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2024-05-07 09:18:29
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Python中的随机森林
随机森林是一种用途广泛的机器学习方法，具有广泛的应用范围，从营销到医疗和保险。它可以用来模拟营销对客户获取，保留和流失的影响，或者预测患者的疾病风险和易感性。随机森林能够回归和分类。它可以处理大量的功能，并且有助于估计哪些变量对正在建模的基础数据非常重要。这是一篇关于使用Python的随机森林的文章。什么是随机森林？随机森林是几乎任何预测问题（甚至非线性问题）
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2024-03-10 13:42:35
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