上一篇文章介紹了預(yù)剪枝,本文接著介紹后剪枝。 其實(shí)預(yù)剪枝和后剪枝都是為了防止模型過擬合。 我們先記住一句話。 后剪枝,就是將完整的樹劃分好之后,...
剪枝(pruning)是決策樹學(xué)習(xí)算法對付"過擬合"的主要手段。在決策樹學(xué)習(xí)中,為了盡可能正確分類訓(xùn)練樣本,結(jié)點(diǎn)劃分過程將不斷重復(fù),有時(shí)會(huì)造成決...
上一篇文章我們介紹了增益率,本文介紹基尼指數(shù)(Gini index)。 CART決策樹使用基尼指數(shù)來選擇劃分屬性。 CART是Classific...
上一篇文章我們介紹了信息增益,本文介紹增益率。 我們知道信息增益可以幫助我們構(gòu)建決策樹,但是信息增益準(zhǔn)則有一個(gè)缺點(diǎn)。具體是什么缺點(diǎn)呢? 在上面的...
前面提到了信息熵,公式為:。本篇文章我們介紹信息增益。 我們先記住很抽象的一句話,屬性劃分樣本所獲得的信息增益。 如何理解呢? 我如何挑選出想要...
本篇文章我們介紹信息熵。 信息熵(information entropy)是度量樣本集合純度最常用的一種指標(biāo)。信息熵的公式為: 怎么理解這句話呢...
前面提到了,決策樹關(guān)鍵的問題在于選擇,比如走到“每月收入=?”這個(gè)結(jié)點(diǎn)時(shí),下一個(gè)結(jié)點(diǎn)選擇“主營業(yè)務(wù)=?”還是“公司位于哪個(gè)地區(qū)=?”,這就涉及到...
下個(gè)學(xué)期開始就要講數(shù)據(jù)挖掘了,有點(diǎn)開心,也有點(diǎn)緊張。數(shù)據(jù)挖掘不是單純的講解理論,更偏向于實(shí)踐。所以除了把基礎(chǔ)的概念講清楚,如何帶著同學(xué)們做一些有...
這幾天在學(xué)習(xí)Django,簡單記錄一下。我用到的Django版本是4.0,目前完成的功能如下:1.可以在瀏覽器頁面上展示本地?cái)?shù)據(jù)庫中的用戶信息 ...