决策树实验:分类与回归任务分析
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更新于2024-08-04
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"本次实验主要涉及决策树在分类和回归任务中的应用,以及决策树的实现与剪枝策略。实验内容包括使用sklearn库的DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor进行模型构建,对Dota2比赛结果和房价预测问题进行解决。同时,实验还要求手动实现信息增益、信息增益率和基尼指数的决策树,并进行预剪枝和后剪枝的比较。数据集包括LendingClubSafeLoans和白葡萄酒质量数据集。"
在机器学习领域,决策树是一种广泛使用的算法,尤其适用于分类和回归任务。在实验中,首先利用`sklearn.tree.DecisionTreeClassifier`处理Dota2比赛结果的分类任务,通过十折交叉验证评估模型性能,计算了不同最大深度下的精度、查准率、查全率和F1值,以理解模型复杂度与性能之间的关系。此外,还通过绘制曲线来直观展示精度随最大深度变化的趋势。
接着,使用`sklearn.tree.DecisionTreeRegressor`解决房价预测的回归问题,同样通过最大深度为10的决策树计算训练集上的MAE和RMSE,并绘制MAE随最大深度变化的曲线,以便找到最佳的树深度平衡点。
实验的亮点在于手动实现决策树的划分标准,包括信息增益、信息增益率和基尼指数。这要求对决策树的基本原理有深入理解,比如理解熵、信息增益和基尼不纯度的概念,以及它们如何指导特征的选择。同时,实现了预剪枝策略,通过信息增益率作为剪枝条件,对比剪枝前后模型的性能差异。
选做部分包括使用Echarts或其他可视化工具绘制决策树,以增强对决策过程的直观理解,以及实现后剪枝,进一步优化模型的泛化能力。通过比较不同剪枝方法的结果,可以更深入地理解剪枝在防止过拟合和提高模型稳定性的关键作用。
数据集方面,LendingClubSafeLoans数据集用于预剪枝的实现,其包含个人贷款信息,适合评估信用风险。白葡萄酒质量数据集则可能用于其他决策树实验,例如特征选择或模型优化。
这个实验全面涵盖了决策树的基本操作和优化技巧,是提升机器学习实践技能的好机会,同时也锻炼了对数据理解和模型评估的能力。
2022-07-01 上传
2023-08-13 上传
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CyberNinja
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