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XGBoost算法

XGBoost算法简介XGBoost是一种高效的机器学习算法,它结合了梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)和正则化方法,具有良好的泛化能力和准确性。XGBoost主要用于分类和回归问题。XGBoost算法的优势在于其能够自适应地调整树的复杂度,避免过拟合问题
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构造决策树

构造决策树就是根据现有样本数据生成一个树结构,现在考虑一种最简单的情况,即样本数据特征均为离散的
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决策树算法

决策树算法聚集“弱”学习元素,让它们一起形成强大的算法,这些元素以树状结构组成。其中比较流行的决策树算法是随机森林算法。
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决策树算法
2021-05-12 17:05:39加入圈子
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决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。
分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习,所谓监督学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。