决策树与随机森林Adaboost算法

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决策树与随机森林Adaboost算法

一. 决策树决策树(Decision Tree)及其变种是另一类将输入空间分成不同的区域,每个区域有独立参数的算法.决策树分类算法是一种基于实例的归纳学习方法,它能从给定的无序的训练样本中,提炼出树型的分类模型.树中的每个非叶子节点记录了使用哪个特征来进行类别的判断,每个叶子节点则代表了最后判断的类别.根节点到每个叶子节点均形成一条分类的路径规则.而对新的样本进行测试时,只需要从根节点开始,在每个分支节点进行测试,沿着相应的分支递归地进入子树再测试,一直到达叶子节点,该叶子节点所代表的类别即是…

R语言︱决策树族——随机森林算法

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:有一篇<有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?>(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机器学习工作或学习中,当我们遇到有监督学习相关问题时,不妨考虑下先用简单的假设空间(简单模型集合),例如线性模型逻辑回归.若效果不好,也即并没达到你的预期或评判效果基准时,再进行下换其他更复杂模型来实验. ----…

Bagging与随机森林(RF)算法原理总结

Bagging与随机森林算法原理总结在集成学习原理小结中,我们学习到了两个流派,一个是Boosting,它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系,另一个是Bagging,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合,本文就对集成学习中的Bagging和随机森林做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和GBDT相较衡的算法,尤其是它可以很方便地进行并行训练,在现在的大数据大样本下很有诱惑力. 1.Bagging的原理在集成学习原理总结的Bagging原理这一块,我们画了这么一张流程图从…

web安全之机器学习入门——3.2 决策树与随机森林

目录简介决策树简单用法决策树检测P0P3爆破决策树检测FTP爆破随机森林检测FTP爆破简介决策树和随机森林算法是最常见的分类算法: 决策树,判断的逻辑很多时候和人的思维非常接近. 随机森林算法,利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器,并且其输出的类别是由个别决策树输出的类别的众数决定. 决策树简单用法使用sklearn自带的iris数据集 # -*- coding: utf- -*- from sklearn.datasets import load_iris from…

[ML学习笔记] 决策树与随机森林（Decision Tree&Random Forest）

[ML学习笔记] 决策树与随机森林(Decision Tree&Random Forest) 决策树决策树算法以树状结构表示数据分类的结果.每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数,记为分支. 一棵决策树的组成:根节点.非叶子节点(决策点).叶子节点.分支算法分为两个步骤:1. 训练阶段(建模) 2. 分类阶段(应用) 熵的概念设用P(X)代表X发生的概率,H(X)代表X发生的不确定性,则有:P(X)越大,H(X)越小:P(X)越小,H(X)越大. 信息熵的一句话解释是:消除不确定性的程度…

逻辑斯蒂回归VS决策树VS随机森林

LR 与SVM 不同 1.logistic regression适合需要得到一个分类概率的场景,SVM则没有分类概率 2.LR其实同样可以使用kernel,但是LR没有support vector在计算复杂度上会高出很多.如果样本量很大并且需要的是一个复杂模型,那么建议SVM 3. 如果样本比较少,模型又比较复杂.那么建议svm,它有一套比较好的解构风险最小化理论的保障,比如large margin和soft margin 相同 1. 由于hinge loss和entropy loss很接近,因…