【机器学习】决策树

参考课程视频:https://www.icourse163.org/course/NEU-1462101162?tid=1471214452

1 概述

样子:

2 分裂

2.1 分裂原则

信息增益

信息增益比

基尼指数

3 终止 & 剪枝

3.1 终止条件

  • 无需分裂
    • 当前节点内样本同属一类
  • 无法分裂
    • 当前节点内所有样本的特征向量完全相同
    • 采用任何特征都无法将当前样本集分为多个子类
  • 无数据可分
    • 当前节点内没有样本

3.2 剪枝

剪枝的目的:解决决策树过拟合现象(决策树规模大),提高决策树的泛化性能。

剪枝方法

  • 前剪枝(预剪枝)
    • 在决策树的生成过程中同步进行剪枝
    • 在节点进行分裂前,对比节点分裂前后决策树的泛化性能指标,若泛化性能在分裂后得到提升,执行分裂;否则不执行分裂。
  • 后剪枝
    • 在决策树完全生成后逐步剪去叶子节点
    • 常采用启发式方法从最深层的叶子节点或具有最高不纯度的
      叶子节点开始剪枝
    • 通过对比剪枝前后的泛化指标,决定是否剪去该叶子节点。

前剪枝 & 后剪枝 策略对比:

策略 时间 拟合风险 泛化能力
前剪枝 训练时间较少、测试时间较少 过拟合风险较低 、欠拟合风险较高 泛化能力一般
后剪枝 训练时间较长、测试时间较少 过拟合风险较低、欠拟合风险稳定 泛化能力较好

通常后剪枝比前剪枝保留的决策树规模更大。

4 决策树算法

4.1 经典决策树算法

ID3

C4.5

CART(Classification And Regression Tree)

4.2 算法对比分析

算法 特征选择 剪枝 处理数据类型 树类型
ID3 信息增益 离散 多叉树
C4.5 信息增益比 前剪枝 离散、连续 多叉树
CART 基尼指数 后剪枝 离散、连续 二叉树

总结:

  • CART的功能更全:分类、回归
  • CART具有更好的泛化性能:二叉树,后剪枝。
  • CART训练时间较长,计算开销较大。
  • 信息增益、信息增益比和基尼指数各有利弊。
相关推荐
码界奇点2 分钟前
京东JoyAgent-JDGenie开源多智能体系统如何重塑AI应用落地新范式
人工智能·ai·智能手机·开源
weixin_434169607 分钟前
【机器学习】 在Jupyter Notebook 中如何指定Python环境
python·机器学习·jupyter
ASIAZXO12 分钟前
机器学习——聚类kmeans算法详解
算法·机器学习·聚类
小Tomkk26 分钟前
AI 提效:利用 AI 从前端 快速转型为UI/UX设计师和产品
前端·人工智能·ui
王哥儿聊AI32 分钟前
CompLLM 来了:长文本 Q&A 效率革命,线性复杂度 + 缓存复用,推理速度与效果双丰收
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型
minhuan1 小时前
构建AI智能体:四十六、Codebuddy MCP 实践:用高德地图搭建旅游攻略系统
人工智能·mcp·codebuddy·高德api
不当菜鸡的程序媛2 小时前
https://duoke360.com/post/35063
人工智能
IT_陈寒2 小时前
SpringBoot3踩坑实录:一个@Async注解让我多扛了5000QPS
前端·人工智能·后端
_Meilinger_2 小时前
碎片笔记|生成模型原理解读:AutoEncoder、GAN 与扩散模型图像生成机制
人工智能·生成对抗网络·gan·扩散模型·图像生成·diffusion model
Listennnn2 小时前
BEV query 式图片点云视觉特征融合
人工智能