决策树和adaboost
前面:好老的东西啊,啊啊啊啊啊啊啊啊啊
来源于统计学习方法:
信息增益:

其中

信息增益率:

基尼指数:


取gini最小的
先剪枝——在构造过程中,当某个节点满足剪枝条件,则直接停止此分支的构造。
后剪枝——先构造完成完整的决策树,再通过某些条件遍历树进行剪枝。

adaboost

决策树和adaboost的更多相关文章
- 基于单层决策树的AdaBoost算法源码
基于单层决策树的AdaBoost算法源码 Mian.py # -*- coding: utf-8 -*- # coding: UTF-8 import numpy as np from AdaBoos ...
- 基于单决策树的AdaBoost
①起源:Boosting算法 Boosting算法的目的是每次基于全部数据集,通过使用同一种分类器不同的抽取参数方法(如决策树,每次都可以抽取不同的特征维度来剖分数据集) 训练一些不同弱分类器(单次分 ...
- 【SVM、决策树、adaboost、LR对比】
一.SVM 1.应用场景: 文本和图像分类. 2.优点: 分类效果好:有效处理高维空间的数据:无局部最小值问题:不易过拟合(模型中含有L2正则项): 3.缺点: 样本数据量较大需要较长训练时间:噪声不 ...
- 基于单层决策树的AdaBoost算法原理+python实现
这里整理一下实验课实现的基于单层决策树的弱分类器的AdaBoost算法. 由于是初学,实验课在找资料的时候看到别人的代码中有太多英文的缩写,不容易看懂,而且还要同时看代码实现的细节.算法的原理什么的, ...
- scikit-learn Adaboost类库使用小结
在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结.这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做 ...
- 集成学习之Adaboost算法原理小结
在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boostin ...
- 机器学习——AdaBoost元算法
当做重要决定时,我们可能会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见.机器学习处理问题也是这样,这就是元算法(meta-algorithm)背后的思路. 元算法是对其他算法进行组合的一种方式,其中最流行的一 ...
- 使用 AdaBoost 元算法提高分类器性能
前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式. 某种程度上因为它是元算法,也就是说它会是几种分类器的组合.这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了. 组合的 ...
- AdaBoost
一直想写Adaboost来着,但迟迟未能动笔.其算法思想虽然简单"听取多人意见,最后综合决策",但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩.昨日11月1日下午,邹博在我组织的机器学 ...
随机推荐
- 【bzoj3238】 Ahoi2013—差异
http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3238 (题目链接) 题意 给出一个字符串,求${\sum_{1<=i<j<=n} ...
- APT攻击基础科普
0x00 APT的历史起源背景 APT这个词汇最早起源于:2005年英国和美国的CERT组织发布了关于有针对性的社交工程电子邮件,放弃特洛伊木马以泄露敏感信息的第一个警告,尽管没有使用“APT”这个名 ...
- 遇到问题---java---安装新版本jdk后Failed reading value of registry key
情况 情况是原本安装有jdk1.7,能正常运行,现在要升级到1.8. 直接在oracle的网站下载1.8安装后修改配置为1.8后: 能用javac编译成功,但java命令运行时报错: Failed r ...
- java多线程 -- ForkJoinPool 分支/ 合并框架 工作窃取
Fork/Join 框架:就是在必要的情况下,将一个大任务,进行拆分(fork)成若干个小任务(拆到不可再拆时),再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总. Fork/Join 框架与线程池的 ...
- > Manifest merger failed with multiple errors, see logs -- Android Studio问题汇总
FAQ:> Manifest merger failed with multiple errors, see logs 解决: 此问题产生原因大概有三个 # 第一,清单文件有错,这种错不会在编译 ...
- 【DP】【P4539】 [SCOI2006]zh_tree
Description 张老师根据自己工作的需要,设计了一种特殊的二叉搜索树. 他把这种二叉树起名为zh_tree,对于具有n个结点的zh_tree,其中序遍历恰好为(1,2,3,-,n),其中数字1 ...
- CDOJ--1056
原题链接:http://acm.uestc.edu.cn/problem.php?pid=1056 题目:大小写切换 分析:以前这种问题我都是用dp写的,最近学到了一种更简洁的方法,特此记录下来! # ...
- web中的懒加载
在Web应用程序中,系统的瓶颈常在于系统的响应速度.如果系统响应速度过慢,用户就会出现埋怨情绪,系统的价值也因此会大打折扣.因此,提高系统响应速度,是非常重要的. Web应用程序做的最多就是和后台数据 ...
- python文件加入python环境变量
在python中,把一个python文件加入到python环境变量中,以方便其他python文件调用. 方式一: import sys sys.path.append(r'E:\syz\ly-code ...
- Kubernetes 1.5 配置dashboard
配置kubernetes的dashboard相对简单.同样的,只需要从源码中获取到dashboard-controller.yaml及dashboard-service.yaml文件,稍加修改即可: ...