决策树采样之后如何权重
时间: 2023-05-22 13:05:14 浏览: 49
决策树采样之后,可以根据采样样本的数量和类别不平衡程度来权重,其中采样样本数量越多的类别权重越小,类别不平衡程度越严重的类别权重越大。通常,采用计算权重的方法包括随机欠采样、欠采样的SMOTE和ADASYN等。
相关问题
决策树算法skrlearn 非平衡数据集
决策树算法是一种常用的监督学习算法,用于对数据集进行分类或回归。在处理非平衡数据集时,我们可以采取一些策略来提高决策树算法的性能。
首先,要了解非平衡数据集的性质。非平衡数据集通常指其中一个类别的样本数量明显多于另一个类别,例如正例样本数量较多,负例样本数量较少的情况。这可能导致决策树倾向于将样本分类为数量较多的类别。
对于非平衡数据集,我们可以采取以下策略来改善决策树的分类性能:
1. 采样策略:通过欠采样或过采样的方法调整数据集的类别分布。欠采样可以减少样本数量较多的类别的样本数量,使得两个类别的样本数量接近。过采样可以利用生成方法或复制样本方法增加样本数量较少的类别的样本数量。这样可以使得决策树更加平衡地学习两个类别的特征。
2. 加权策略:给不同类别的样本设置不同的权重,使得样本数量较少的类别具有更高的权重。在决策树算法中,可以通过设置样本权重参数来实现。
3. 调整阈值:决策树算法基于一个阈值来进行分类决策。可以通过调整阈值来改变分类的结果,使得对样本数量较少的类别更加敏感。
此外,还有其他一些常用的方法可以对非平衡数据集进行处理,例如集成学习算法(如随机森林、Boosting等)、改进的评价指标(如F1-score、AUC等)等。
综上所述,针对非平衡数据集,我们可以通过采样策略、加权策略、调整阈值等方法,来改善决策树算法在分类非平衡数据集上的性能。具体选择哪种方法,可以根据实际情况和需求来确定。
随机森林经验法选择决策树是啥
随机森林(Random Forest)是一种集成学习算法,它将多个决策树集成起来进行分类或回归。其中,每个决策树都是通过对训练集进行随机采样和随机特征选择而生成的。
在随机森林中,选择决策树的经验法是基于袋外误差(Out-Of-Bag Error)的。具体来说,经验法选择的决策树是在随机森林训练过程中未被选择的样本集上进行测试,并计算出该样本集的袋外误差。对于每个决策树,袋外误差越小,则该决策树的贡献越大,因此被选中的概率也越高。
经验法选择决策树的过程可以看作是通过不断调整随机森林中每个决策树的权重,使得袋外误差最小的过程。最终,选择的决策树会被加入到随机森林模型中,提高模型的性能表现。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)