机器学习导论:作业三-决策树分析与线性模型
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更新于2024-08-05
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"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。
2022-08-03 上传
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爱吃番茄great
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