摘要:上一节对决策树的基本原理进行了梳理,本节主要根据其原理做一个逻辑的实现,然后调用sklearn的包实现决策树分类. 这里主要是对分类树的决策进行实现,算法采用ID3,即以信息增益作为划分标准进行. 首先计算数据集的信息熵,代码如下: 1 import math 2 import numpy as np 3 4 5 def calcShannonEnt(data): 6 num = len(data) 7 # 保存每个类别的数目 8 labelCounts = {} 9 # 每一个样本 10

1.集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练,最后结合不同的算法给出的意见进行决策,这个方法兼顾了许多算法的"意见",比较全面,因此在机器学习领域也使用地非常广泛.生活中其实也普遍存在集成学习的方法,比如买东西找不同的人进行推荐,病情诊断进行多专家会诊等,考虑各方面的意见进行最终的综合的决策,这样得到的结果可能会更加的全面和准确.另外,sklearn中也提供了集成学习的接口voting classifier. sklearn中具体调用集成学习方法的具体代码如下:

前面介绍了决策树的相关原理和实现,其实集成学习并非是由决策树演变而来,之所以从决策树引申至集成学习是因为常见的一些集成学习算法与决策树有关比如随机森林.GBDT以及GBDT的升华版Xgboost都是以决策树为基础的集成学习方法,故将二者放在一起进行讨论.本节主要介绍关于集成学习的基本原理,后面会介绍一些典型的集成学习算法及应用. 集成学习从字面上就是集成很多分类器进行学习的过程,通过将一系列弱分类器的模型做一些简单的线性组合,最终形成了一个较强的分类器.因此集成学习的一般思路有以下三种: 通过组

摘要:本部分对决策树几种算法的原理及算法过程进行简要介绍,然后编写程序实现决策树算法,再根据Python自带机器学习包实现决策树算法,最后从决策树引申至集成学习相关内容. 1.决策树 决策树作为一种常见的有监督学习算法,在机器学习领域通常有着不错的表现,决策树在生活中决策去做某件事时,会根据自己的经验考虑到多种因素,那么在程序逻辑中使用if~else的堆叠,决定最终结果的过程其实就算是决策树的一种体现,如下图(举个不太恰当的例子).学术一点来说,决策树就是根据以往发生的事的概率,来评估风险,作出

前面对GBDT的算法原理进行了描述,通过前文了解到GBDT是以回归树为基分类器的集成学习模型,既可以做分类,也可以做回归,由于GBDT设计很多CART决策树相关内容,就暂不对其算法流程进行实现,本节就根据具体数据,直接利用Python自带的Sklearn工具包对GBDT进行实现. 数据集采用之前决策树中的红酒数据集,之前的数据集我们做了类别的处理(将连续的数据删除了,且小批量数据进行了合并),这里做同样的处理,将其看为一个多分类问题. 首先依旧是读取数据,并对数据进行检查和预处理,这里就不再赘述

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读): 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/liuy9803/article/details/80598652 3.https://blog.csdn.net/perfect1t/article/details/83684995 4.GBDT算法原理以及实例理解(!!) 5.Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(!!) 目录 1.

XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源项目,前文提到XGBoost是GBDT的一种提升和变异形式,其本质上还是一个GBDT,但力争将GBDT的性能发挥到极致,因此这里的X指代的"Extreme"的意思.XGBoost通过在算法和工程上进行了改进,使其在性能和精度上都得到了很大的提升,也成为了Kaggle比赛和工程应用的大热门.XGBoost是大规模并行的BoostingTree的工具,比通常的工具包快10倍以上,是目前最好的开源BoostingTree的工具包,在工业界规模方面,XG

本打算将GBDT和XGBoost放在一起,但由于涉及内容较多,且两个都是比较重要的算法,这里主要先看GBDT算法,XGBoost是GBDT算法的优化和变种,等熟悉GBDT后再去理解XGBoost就会容易的多 GBDT算法原理 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法 前面说到,提升树是每次训练将上一次训练的残差作为本次训练的样本,找出最优的决策树的过程,然后将所有模型进行叠加的过程.同样,GBDT也是一种前向加法算法模型,不同于提升树的是,GBDT每次将残差

引言   神经网络模型,特别是深度神经网络模型,自AlexNet在Imagenet Challenge 2012上的一鸣惊人,无疑是Machine Learning Research上最靓的仔,各种进展和突破层出不穷,科学家工程师人人都爱它.   机器学习研究发展至今,除了神经网络模型这种方法路径外,还存在许多大相径庭的方法路径,比如说贝叶斯算法.遗传算法.支持向量机等,这些经典算法在许多场景上也一直沿用.本文介绍的树模型,也是一种非常经典的机器学习算法,在推荐系统上经常能看到它的身影.   那

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 前言2 集成学习是什么?3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么? 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 模型的独立性 3.5 小结4 Gradient Boosting 4.1 拟合残差 4.2 拟合反向梯度 4.2.1 契机:引入损失函数 4.2.2 难题一:任意损失函数的最优化 4.2.3 难题二:无法对测试样本计算反向梯度

转:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5657196.html 目录 1 前言2 集成学习是什么?3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么? 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 模型的独立性 3.5 小结4 Gradient Boosting 4.1 拟合残差 4.2 拟合反向梯度 4.2.1 契机:引入损失函数 4.2.2 难题一:任意损失函数的最优化 4.2.3 难题二:无法对测试样本计算反向梯度 4.

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' #使用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病人的数据集 diabetes = datasets.load_di

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gr

转:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gradi

秦曾昌人工智能课程---7.决策树集成学习Tree Ensembles 一.总结 一句话总结: 其实机器模型减少variance的比较好的方式就是 多个模型取平均值 1.CART是什么? classification and regression tree 2.决策树模型的本质是什么? divide the input space into a few regions 3.我们如何用决策树去做预测? 信息不同属性按重要性依次下分:先划分x1的范围,这就形成了一个二叉树分支,再划分x2的范围,就形

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是

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提升(boosting)系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 一 回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share adaboost(adaptive boost) bootsting is a fairly simple variation on bagging