[ML] {ud120} Lesson 4: Decision Trees

Linearly Separable Data

Multiple Linear Questions

Constructing a Decision Tree First Split

Coding A Decision Tree

Decision Tree Parameters

Data Impurity and Entropy

Formula of Entropy

There is an error in the formula in the entropy written on this slide. There should be a negative (-) sign preceding the sum:

Entropy = - \sum_i (p_i) \log_2 (p_i)−∑i?(pi?)log2?(pi?)

IG = 1

Tuning Criterion Parameter

gini is another measurement of purity

Decision Tree Mini-Project

In this project, we will again try to identify the authors in a body of emails, this time using a decision tree. The starter code is in decision_tree/dt_author_id.py.

Get the data for this mini project from here.

Once again, you‘ll do the mini-project on your own computer and enter your answers in the web browser. You can find the instructions for the decision tree mini-project here.

原文地址:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/10987754.html

时间: 2024-08-14 14:44:26

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机器学习实践 学习笔记3 decision trees

决策树(decision trees) 工作原理: 决策树属于监督类型的算法,同样,我们有数据集,知道每一条数据的分类.然后我们按照某种规则,选取数据集上的特征作为分割点,把数据集进行划分.循环重复以上动作,直至所有数据集各自的分类都是唯一的,或者所有特征已经被选择无法再进行划分.使用何种规则进行特征的选取下文将会叙述. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型. 伪代码: CreateB

Decision Trees 决策树

Decision Trees (DT)是用于分类和回归的非参数监督学习方法. 目标是创建一个模型,通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值. 例如,在下面的例子中,决策树从数据中学习用一组if-then-else决策规则逼近正弦曲线. 树越深,决策规则越复杂,模型也越复杂. 决策树的优点: 易于理解和解释.树可以被可视化. 需要很少的数据准备.其他技术通常需要数据标准化,需要创建虚拟变量,并删除空白值.但请注意,该模块不支持缺少的值. 使用树(即,预测数据)的成本在用于训练树的数

Parallel Gradient Boosting Decision Trees

本文转载自:链接 Highlights Three different methods for parallel gradient boosting decision trees. My algorithm and implementation is competitve with (and in many cases better than) the implementation in OpenCV and XGBoost (A parallel GBDT library with 750+

Decision trees

决策树有着非常广泛的应用,可以用于分类和回归问题.以下针对分类问题对决策树进行分析. 分类情况下,可以处理离散(if-then)的特征空间,也可以是连续(阈值化的if-than)的特征空间. 决策树由结点和边构成,其中结点分内结点(属性,特征)和外结点(类别).边上代表着判别的规则,即if-then规则--Splitting datasets one feature at a time. 思想,决策树的每个分枝根据边代表的属性利用if-then规则将特征分类,直至获得分类的结果. 决策树的训练属

8.4.1 决策树(Decision trees)

决策树是机器学习中最流行的一种算法,可以用于根据数据作出决策,或把输入划分为不同的类别.算法使用树描述数据的哪些属性应进行测试,对每个可能的答案决定做什么.对答案反应既可能是另一个测试,也可能是最终答案. 机器学习理论提供了复杂的方法,用于自动从数据生成树,但对于我们的示例,我们将手工创建树.图 8.3 显示了我们问题的决策树. 图 8.3 检查适合贷款的决策树:每个菱形代表问题,链接是通向另一个问题或结论(矩形)的可能答案. 我们将首先实现 F# 版本.在 F# 中,写代码通常很容易,如果我们

Classification and Decision Trees

分类和决策树. 决策树是预测建模机器学习的一种重要算法. 决策树模型的表示是二叉树.这是算法和数据结构中的二叉树,没什么特别的.每个节点表示一个单独的输入变量(x)和该变量上的拆分点(假设变量为数值). 树的叶节点包含一个输出变量(y),用于进行预测.通过遍历树的分割,直到到达叶节点并输出叶节点的类值,就可以做出预测. 树的学习速度很快,预测的速度也很快.它们通常也适用于广泛的问题,不需要对数据进行任何特别的准备. 决策树有很高的方差,并且可以在使用时产生更准确的预测. 原文地址:https:/