机器学习导论：作业三-决策树分析与线性模型

"171840708 张逸凯 zykhelloha@gmail.com" 这篇内容涉及的是机器学习课程中的一个作业，主要关注决策树的学习和学术诚信问题。作业由171840708号学生张逸凯完成，并在2020年4月25日提交。作业强调了学术诚信的重要性，严禁任何形式的剽窃和抄袭，鼓励学生们独立完成作业。作业的提交格式有明确要求，包括文件命名、内容组成以及截止时间。 作业的具体内容包括： 1. 分析使用“最小训练误差”作为决策树划分选择的缺点。在构建决策树时，最小化训练误差可能导致过拟合，因为模型过于复杂，过分拟合训练数据，从而在未知数据上的泛化能力下降。 2. 将决策树与线性模型关联起来。给定的回归决策树示例中，X1和X2是特征，t1到t4是分割点。作业要求学生根据这些条件绘制决策树对特征空间的划分，并用线性模型表示这个决策树。线性模型可以用来近似决策树的各个区域的输出，每个区域Ri对应一个常数值ci。 3. 讨论了用于评估回归树性能的平方误差。尽管最小化平方误差是理想的，但找到这样的最优回归树通常计算上很困难。因此，实践中通常采用贪心算法，通过每次局部最优的特征划分来逐步构建决策树，虽然这可能无法达到全局最优，但能有效地降低计算复杂度。 此外，作业提交时，需要将个人的学号、姓名和邮箱填写在模板中，提交的文件包括：佰佤佦（可能是作业答案文档）、源码文件（可以直接运行的代码）、预测结果文件，这三个文件压缩成一个名为学号的压缩包。文件命名和格式不合规会扣分，且作业提交的截止时间为4月23日23:55:00，逾期提交将不被接受，记为零分。 这个作业涵盖了决策树的基本理论、模型评估和实际操作，旨在帮助学生深入理解决策树的学习过程和评估标准，同时强化了学术诚信的意识。