决策树和随机森林算法简介1-决策树1.1-决策树模型的结构决策树（decision tree）是一种分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树，决策树的结构呈树形结构，在分类问题中，其代表基于特征对数据进行分类的过程，通常可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型可读性好并且分类速度快。训练的时候，利用训练数据根据损失函数最小化的原则
转载
2024-02-28 08:42:02
121阅读
机器学习之决策树、随机森林1 决策树2 特征选择3 信息增益4 代码实现决策树算法5 决策树优点缺点分析6 随机森林7 代码实现随机森林算法8 随机森林总结 前言：主要介绍机器学习中的决策树和随机森林，通过举例用代码实现决策树和随机森林的算法。 1 决策树决策树是一种基本的分类方法，当然也可以用于回归。我们一般只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分
转载
2024-04-03 15:18:22
46阅读
SpringBoot配置拦截器通过官方解释发现创建类 实现HandlerInterceptor 接口,@Configuration 实现WebMvcConfigurer重写addInterceptors在方法中注册自定义的拦截器类注册好,配置拦截和放行的路径自定义类自定义配置类Thymeleaf模板引擎什么是模板引擎?在web开发用于渲染视图的 常见的模板引擎 jsp ==>xxxx.jsp
决策树和随机森林算法是机器学习中非常重要的一种分类与回归模型，而在Java中实现这两者不仅能让算法生动地展现其过程，还能帮助开发人员构建高效的解决方案。本文将对“决策树随机森林算法java”进行深入的探讨，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景、以及一些未来展望。
### 背景描述
在机器学习中，决策树是一种以树形结构进行决策的模型，既可以用于分类，也可以用于回归。随机森林算法则
Mahout决策森林算法 一、决策树 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概
转载
2014-05-22 10:45:00
99阅读
注：本教程是本人尝试使用scikit-learn的一些经验，scikit-learn真的超级容易上手，简单实用。30分钟学会用调用基本的回归方法和集成方法应该是够了。 前言：本教程主要使用了numpy的最最基本的功能，用于生成数据，matplotlib用于绘图，scikit-learn用于调用机器学习方法。如果你不熟悉他们（我也不熟悉）,没关系，看看numpy和matplotlib最简单的教程
转载
2024-07-03 22:57:33
69阅读
机器学习中的决策树模型① 树模型不用做scaling② 树模型不太需要做离散化③ 用Xgboost等工具库，是不需要做缺失值填充④ 树模型是非线性模型，有非线性的表达能力决策树基本概念决策时是一种树形结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别决策树学习是以实例为基础的归纳学习决策树学习采用的是自顶向下的归纳方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵
决策树和随机森林的概念理解：决策树：是构建一个二叉树模型，利用对象的某些特征值，下降分类的范围，直到得到确定的一个类别。理解方法：可以参考之前的ONER算法，那边是用一个特征值，然后根据特征值的区间或者离散点的分布，然后直接IF、ELSE得到类别。决策树的训练和它类似，是用部分特征值和分类结果进行训练，得到一个树状的判断序列，利用序列得到分类结果。实验依然使用sklearn的库实现。scikit-
转载
2023-11-28 05:48:09
46阅读
一. 决策树1. 决策树：决策树算法借助于树的分支结构实现分类，决策树在选择分裂点的时候，总是选择最好的属性作为分类属性，即让每个分支的记录的类别尽可能纯。常用的属性选择方法有信息增益（Information Gain），增益比例（gain ratio），基尼指数（Gini index）。其基本思路是不断选取产生信息增益最大的属性来划分样例集和，构造决策树。信息增益定义为按某种属性分裂后，结点与其
转载
2024-03-25 12:04:20
192阅读
在机器习算学法中，如果留意的话会一直看到这几个算法的身影。下面对这三个算法进行一下梳理。Decision Tree ——>Random Forest ——>DBDT基本概念：Decision Tree：决策树Random Forest：中文称随机森林GBDT：Gradient Boosting Decision Tree（梯度提升决策树）。三者关系： 提到森林，我们就会联想到是一棵棵
转载
2024-04-03 14:26:13
41阅读
前文详细介绍了利用决策树模型解决分类和回归问题的基本思路。决策树作为一种被广泛采用的机器学习模型，不仅因为其在可解释性、可视化和特征兼容性等方面的优势外，更因为其是一种被各种集成算法所广泛采用的基学习器。那么，为什么决策树在集成学习中在受到青睐呢？除开前文提到的优势，可能还包括以下因素： （1）单棵树的能力具有较大弹性。通过简单的设置树深、叶子节点样本数等参数，可以保证单棵树在强、弱学习器间调节，
转载
2024-09-02 15:35:19
68阅读
决策树、随机森林的笔记
参考链接：https://www.bilibili.com/video/av26086646/?p=8《统计学习方法》一、决策树算法：1.训练阶段（决策树学习），也就是说：怎么样构造出来这棵树？2.剪枝阶段。 问题1：构造决策树，谁当根节点？例：相亲时为啥选年龄作为根节点？ H(X)为事件发生的不确定性。事件X
转载
2024-03-07 11:01:59
154阅读
我们可以对决策树的结构进行分析，来进一步了解特征与预测目标之间的关系。在此示例中，我们解释了决策树的检索过程：二叉树结构；每个节点的深度以及判断是否为叶子；样本使用decision_path方法到达节点；样本使用 apply 方法到达叶子；用于预测样本的规则；一组样本共享的决策路径。 输出：
The binary tree structure has 5 nodes and has th
R语言︱决策树族——随机森林算法 笔者寄语：有一篇《有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?》（作者Bio：SebastianRaschka）中提到，在日常机器学习工作或学习中，当我们遇到有监督学习相关问题时，不妨考虑下先用简单的假设空间（简单模型集合），例如线性模型逻辑回归。若效果不好，也
转载
2017-02-19 16:49:00
370阅读
2评论
# 随机森林转决策树实现流程
## 1. 简介
随机森林是一种集成学习方法，基于决策树构建的模型。它通过随机选择特征和样本来构建多个决策树，并利用这些决策树的结果进行预测。在实践中，有时我们需要将随机森林转换为单个决策树进行解释或其他操作。本文将介绍如何使用Python实现随机森林转决策树的方法。
## 2. 实现步骤
下面是实现随机森林转决策树的步骤：
```mermaid
flowcha
原创
2023-11-28 05:01:38
58阅读
1.基于《统计学习方法》和西瓜书 2.全文是关于学习中遇到的问题记录和解决理解记录 3.限于能力，不足之处，希望多多指教 4.本人会将及时学到的以及错误之处不断改正更新重要内容简述：从ID3到C4.5再到CART 在分类树问题中
转载
2024-06-05 21:36:40
48阅读
随机森 林是一种集成方法，通过集成多个比较简单的评估器形成累积效果。这 种集成方法的学习效果经常出人意料，往往能超过各个组成部分的总和；也就是说，若干评估器的多数投票（majority vote）的最终效果往 往优于单个评估器投票的效果！1.决策树 决策树采用非常直观的方式对事物进行分类或打标签： 决策树的难点在于如何设计每一步的问题。在实现决策树的机器学习算法中，问题通常因分类边界是与特征轴平行
转载
2024-03-16 15:17:24
41阅读
周五的组会如约而至，讨论了一个比较感兴趣的话题，就是使用SVM和随机森林来训练图像，这样的目的就是在图像特征之间建立内在的联系，这个model的训练，着实需要好好的研究一下，下面是我们需要准备的入门资料：在机器学习中，随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，所以叫做随机森林。随机森林中的决策树之间是没有关联的，当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类看看这
转载
2024-05-13 14:49:43
36阅读
文章主要从以下几个方面进行介绍随机森林算法：1.决策树算法。 2.集成学习思想。 3.随机森林算法的形成一、决策树算法1.决策树是什么？决策树是一种基本的分类和回归方法。其主要优点是模型具有可读性。决策树学习主要包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。决策树学习常有的算法有ID3、C4.5、CART。 它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后
转载
2024-05-05 07:03:40
48阅读
##决策树 互信息：衡量2个变量是否独立的指标，若独立则联合概率等于概率的乘积，既I(X,Y)=p(x,y)log1=0,不独立则不等于0 条件熵等于熵减互信息信息增益 信息增益率：信息增益除以本身的熵基尼系数评价剪枝随机森林 out of bag 随机森林每一颗树的样本数可以跟总样本数一样，也可以不一样；特征的选择也是随机的 随机森林每棵树的训练样本不一样极限森林：多了一项，分裂条件随机（不是最
转载
2024-05-05 07:03:22
29阅读
