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机器学习4-分类算法2

作者:admin 来源:未知 时间:1625194993 点击:

[文章前言]:有的时候会出现为0的情况,而我们知道为0的情况不大可能出现,因此需要引进另一个参数,防止出现0 那么我们怎么知道这些特征哪个更好放在最上面,那么决策树的真是划分是这样的

  有的时候会出现为0的情况,而我们知道为0的情况不大可能出现,因此需要引进另一个参数,防止出现0

  那么我们怎么知道这些特征哪个更好放在最上面,那么决策树的真是划分是这样的

  当我们得到的额外信息(球队历史比赛情况等等)越多的话,那么我们猜测的代价越小(猜测的不确定性减小)

  特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A),定义为集合D的信息熵H(D)与特征A给定条件下D的信息条件熵H(DA)之差,即公式为:

  注:企业重要决策,由于决策树很好的分析能力,在决策过程应用较多, 可以选择特征

  集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型,各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测,因此优于任何一个单分类的做出预测。

  随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

  例如, 如果你训练了5个树, 其中有4个树的结果是True, 1个数的结果是False, 那么最终投票结果就是True

  用N来表示训练用例(样本)的个数,M表示特征数目。采取bootstrap抽样

  如果不进行随机抽样,每棵树的训练集都一样,那么最终训练出的树分类结果也是完全一样的

  如果不是有放回的抽样,那么每棵树的训练样本都是不同的,都是没有交集的,这样每棵树都是“有偏的”,都是绝对“片面的”(当然这样说可能不对),也就是说每棵树训练出来都是有很大的差异的;而随机森林最后分类取决于多棵树(弱分类器)的投票表决。

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  本文标题:机器学习4-分类算法2  地址:/case/alfl4/1617.html



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