昨天推送中介绍了决策树的基本思想,包括从众多特征中找出最佳的分裂点,刚开始大家都是用选择这个特征后带来的信息增益为...但是这颗大树的泛化能力一般,需要进行剪枝操作才能提升泛化能力,那么常用的剪枝策略都有
预剪枝就是在树的构建过程(只用到训练集),设置一个阈值(样本个数小于预定阈值或GINI指数小于预定阈值),使得当在当前分裂节点中分裂前和分裂后的误差超过这个阈值则分列,否则不进行分裂操作。 (三)后剪枝:...
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(二)预剪枝:预剪枝就是在树的构建过程(只用到训练集),设置一个阈值,使得当在当前分裂节点中分裂前和分裂后的误差超过这个阈值则分列,否则不进行分裂操作。(三)后剪枝:(1)后剪枝是在用训练集构建好一颗...
基本流程 决策树(decision tree)是基于树结构进行决策的,是一种符合人类面临决策问题时的思考方式。采用了分而治之(divide-and-conquer)的策略。 决策树建立的基本流程 决策树的构建是一个递归的 过程,决策树...
1. 决策树模型 决策树是一种基于树的结构来进行决策的模型。它从根结点开始,对样本的某一特征进行测试,根据测试...决策树学习通常包括三个步骤:划分选择、决策树生成、决策树剪枝。决策树生成只考虑局部最优,...
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决策树代码实现,采用机器学习库来实现的,用来做学习用
机器学习;西瓜书之决策树
文章目录1 剪枝概述2 例题 1 剪枝概述 剪枝是搜索常用的优化手段,常常能把指数级的复杂度,优化到近似多项式的复杂度。 剪枝是一个比喻:把不会产生答案的,或不必要的枝条“剪掉”。剪枝的关键在于剪枝的判断...
实现步骤: 1. yolov8s模型预训练 2. 模型稀疏化sparsity 3.剪枝 4. finetune 经过键枝后,finetune60个epoch达到原模型迭代52个epoch的mAP值0.78,模型的大小减少了2/5。
预剪枝:是在决策树的生成过程中,对每个结点在划分前先进行估计,若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升,则停止划分即结束树的构建并将当前节点标记为叶结点;后剪枝:是先从训练集生成一棵完整的决策树,...
决策树和两种剪枝方式(预剪枝和后剪枝)首先吐槽一下本次作业的残暴!手写决策树也就算了,还要剪枝!还要两种剪枝方式!!!写的我手残眼花,不过还好,勉强达到了题目要求。不过可以说明的是,我的代码肯定有需要...
一、基本流程 一般来说,一棵决策树包含一个根结点、若干个内部节点和若干个叶结点。 叶结点对应于决策结果,其他每个结点对应于一个属性测试。 每个结点包含的样本根据属性测试的结果被划分到子节点当中。...
决策树最关键的是。我举个列子来帮助大家理解,我现在给我女儿介绍了一个相亲对象,她根据下面这张决策树图来进行选择。比如年龄是女儿择偶更看中的,那就该把年龄这个因素放在最前面,这样可以节省查找次数。...
本文数据参照 机器学习-周志华 一书中的决策树一章。可作为此章课后习题4的答案 ...本文内容包括未剪枝CART决策树、预剪枝CART决策树以及后剪枝决策树 本文使用的Python库包括 numpypandasmath
剪枝是决策树处理“过拟合”的主要手段,基本策略有”预剪枝“和“后剪枝“。 预剪枝是指在决策树生成过程中,对每个结点在划分前先进行估计,若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能提升,则停止划分并将...
标准的ID3算法不支持剪枝操作,该算法通过递归地构建决策树,在每个节点上使用信息增益作为判定条件进行特征选择,直到遍历完所有特征或者将数据集划分为同一类别的样本。根据ID3与C4.5的算法我们可以知道,决策树...
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决策树后剪枝算法的研究,决策树后剪枝算法的研究,决策树后剪枝算法的研究
决策树生成算法递归的产生决策树,知道不能继续下去为止,这样产生的树往往对训练数据的分类很准确,但是对为止的数据不太友好,容易产生过拟合 问题,所以引入了剪枝这个...预剪枝(pre-pruning):预剪枝就是在构...
剪枝处理 在之前的内容中提到过,决策树建立的时候停止的三个理论条件,理论上,在给定的样本集和中,一般要等到属性划分完或者样本分类完成再停止,但是这样很容易导致决策树的...预剪枝是指在决策树生成的过程中...
4.1基本流程 决策树基于树结构来进行决策,决策过程的最终结论对应了我们所希望的判定结果,决策过程的每个判定问题是对某个属性的测试。 决策树是一种非参数的监督学习方法,它能从数据中学习出一系列规则,并用树...
④ 没有采用剪枝,决策树的结构可能过于复杂,容易出现过拟合。 C4.5算法优缺点: ① 产生的规则容易理解,准确率高,实现简单; ② 对数据进行多次顺序扫描和排序,效率低; ③ 只适合小规模数据集,需要将数据...