决策树算法详解:从C4.5到随机森林与GBDT
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更新于2024-08-05
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本章深入探讨了决策树在机器学习中的重要地位,涵盖了单变量决策树(如C4.5、ID3和CART)以及多变量决策树的构建原理。决策树以其直观易懂的结构,能够将复杂的问题分解为一系列简单的规则,从而实现数据分类和预测。
单变量决策树如C4.5和ID3主要基于信息增益或信息增益率来选择最佳特征进行划分,而CART则更关注减少节点的不纯度,如基尼指数。这些算法在处理离散和连续特征时各有优劣,但都旨在通过不断分裂数据集,形成一棵层次化的决策树。
多变量决策树则涉及如何处理多个特征之间的相互作用,这可能是通过递归分割或者其他方法,如CART的Coxeter生长法。在这个阶段,理解特征之间的影响关系和特征选择策略至关重要。
接着,章节转向了决策树的集成方法,特别是Bagging(随机森林)和Boosting(GBDT、XGBoost、LightGBM)。Bagging通过构建多棵独立的决策树并投票决定结果,降低了过拟合风险,提高了模型的稳定性和泛化能力。而Boosting则是通过迭代的方式,侧重于那些被前一轮错误分类的样本,逐步提升模型的性能。
作者强调,本章尽量避免复杂的数学知识,仅需基本的微积分、线性代数和概率论作为前提,通过实例和解释确保初学者能理解。文章通过信息论基础(如熵、条件熵和互信息的概念)来阐述决策树的学习过程,以及如何衡量信息的不确定性和依赖性。
此外,文中穿插了丰富的练习和问题,旨在帮助读者巩固理论知识,并引导他们探索更深入的领域。总结来说,本章是机器学习工程师面试中不可忽视的一环,对于理解和应用决策树算法具有重要的参考价值。
2022-08-03 上传
2022-08-03 上传
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断脚的鸟
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