机器学习技法:林轩田讲授决策树算法
"林轩田《机器学习技法》课程笔记9 -- Decision Tree1" 这篇笔记主要探讨了机器学习中的决策树(Decision Tree)算法,它是集成学习(aggregation model)的一种,通过组合多个较简单的hypothesis来构建更强大的预测模型。在之前的课程中,已经介绍了Adaptive Boosting(AdaBoost)算法,它通过迭代和调整样本权重来优化多个弱分类器。决策树在aggregation type中属于conditional类别,与uniform(如Bagging)和non-uniform(如AdaBoost)不同。 决策树的核心思想是模仿人类的决策过程,通过一系列条件判断形成一棵树形结构。以一个简单的例子为例,根据下班时间、是否有约会以及作业截止时间来决定是否参加在线课程测试。在这个决策过程中,每个条件都是树的一个分支,最终达到一个决策节点(蓝色圆圈,代表最终的选择结果Y或N)。 在数学表达上,决策树的hypothesis G(x)可以看作是多个基础hypothesis(base hypothesis)的组合。每一个hypothesis h_i对应于决策树中的一个叶子节点,即输出一个常数值。对于简单的分类问题,这些h_i是固定的类别标签。这样的aggregation方法使得决策树能够处理复杂的决策问题,通过树的分枝来适应各种可能的输入特征,并作出相应决策。 决策树的学习过程通常包括特征选择、树的构建和剪枝等步骤。特征选择确定在哪个节点依据哪个特征进行分裂,以最大化信息增益或基尼不纯度等指标。树的构建通常采用递归方式,自顶向下地分割数据集,直到满足预设的停止条件(如达到预设深度、叶节点样本数少于一定阈值等)。剪枝则是为了防止过拟合,通过对树进行简化,保留最核心的决策规则。 决策树算法以其直观性和解释性,在机器学习领域占据重要地位。它不仅易于理解和实现,而且在多种任务中表现出良好的性能,特别是在数据预处理相对简单的情况下。与其他aggregation模型结合,如随机森林(Random Forest),决策树能够进一步提升预测能力,成为实际应用中广泛采用的工具。
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