决策树与随机森林解析

"第四节基于树的方法.pdf" 在本资料中，主要探讨了两种基于树的机器学习方法：决策树和随机森林。首先，决策树是一种简单而有效的算法，用于分类和回归任务。它通过一系列特征测试来做出决定，形成一个树状模型。训练集由2-6行数据构成，用于构建决策树；而第7行数据作为测试集，用来验证模型的性能。 决策树的基本流程包括以下几个步骤： 1. 从根节点开始，寻找一个特征（指标）以最大程度地区分数据类别或预测目标。 2. 根据该特征的取值，将数据集分割成多个子集。 3. 递归地对每个子集重复以上过程，直到满足停止条件：所有子集属于同一类别、所有特征已被使用或者达到预设的最大树深度。 在选择最优特征时，常用的信息度量是信息熵。信息熵衡量数据的纯度或不确定性，较低的熵表示数据更纯净。例如，天津的太阳每天从东方升起，这是一个确定性事件，所以其信息熵很小；而天津明天晚上有流星雨，这个事件的概率相对较低，因此信息熵较大。 为了划分数据，我们需要找到能够最大化信息增益的特征。信息增益是通过比较特征X前后，数据集Y的熵变化来评估特征的重要性。计算公式为 g(Y, X) = H(Y) – H(Y|X)，其中H(Y)是数据集Y的初始熵，H(Y|X)是知道特征X后Y的条件熵，表示在已知X的情况下Y的不确定性。 随机森林是一种集成学习方法，它构建多个决策树并取其平均结果作为最终预测。在随机森林中，每棵树的构建都带有随机性，比如随机抽取一部分样本和特征进行训练，这样可以降低过拟合风险，提高模型的泛化能力。 实战演练部分可能涵盖了如何运用这些理论到实际数据集上，包括数据预处理、模型参数调优、模型评估等环节，以帮助学习者更好地理解和应用决策树和随机森林算法。 这份资料深入浅出地介绍了决策树的基本概念、构建流程以及评价标准，同时引入了随机森林这一强大的集成学习方法，是学习和掌握这两种模型的好资源。