decision 第6页

机器学习算法系列（二十）-梯度提升决策树算法（Gradient Boosted Decision Trees / GBDT）

阅读本文需要的背景知识点：自适应增强算法、泰勒公式、One-Hot编码、一丢丢编程知识一、引言前面一节我们学习了自适应增强算法（AdaptiveBoosting/AdaBoostAlgorithm），是一种提升算法（BoostingAlgorithm），而该算法家族中还有另一种重要的算法——梯度提升决策树1（GradientBoostedDecisionTrees/GBDT），GBDT及其变体

Saisimonzs·2022-11-29 11:42

论文笔记--决策树（Decision Tree）

论文笔记–决策树（DecisionTree）1.定义首先，决策树是一个树结构。其非叶节点表示的是一个特征属性的测试，而每个分支代表了其父节点的特征属性在某个值域的输出。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。决策树仅有单一输出，如果有多个输出，可以分别建立独立的决策树以处理不同的输出。2.决

李舒木子馨☘·2022-11-29 11:12

决策树(Decision Trees)

决策树(DecisionTrees)1.TrainingandVisualizingaDecisionTreecanperformbothclassificationandregressiontasks,andevenmultioutputtaskstree_clf=DecisionTreeClassifier(max_depth=2)export_graphviz(tree_clf,out_fi

東方海竹·2022-11-29 11:09

DECISION-BASED ADVERSARIAL ATTACKS: RELIABLE ATTACKS AGAINST BLACK-BOX MACHINE LEARNING MODELS 论文解读

Abstract这篇文章中我们介绍了BoundaryAttack,adecision-basedattackthatstartsfromalargeadversarialperturbationandthenseekstoreducetheperturbationwhilestayingadversarial。这种攻击在概念上十分简单，requiresclosetonohyperparameter

你回到了你的家·2022-11-29 07:58

机器学习-决策树（Decision Tree）进阶篇之剪枝

此篇博客对决策树的剪枝做展开了解，对决策树还不了解的读者可以先读我的上一篇博客机器学习-决策树（DecisionTree）基础篇https://blog.csdn.net/m0_52053228/article/details/127839854?spm=1001.2014.3001.5501此篇博客我将拿西瓜书中的数据以及我自己的数据来做决策树的剪枝。目录一、剪枝1-1、什么是过拟合1-2、基本

库里不会写代码·2022-11-28 17:53

强化学习第 1 章绪论

智能体在环境里面获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作（action），这个动作也称为决策（decision）。然

西西弗的小蚂蚁·2022-11-28 09:09

决策树(Decision Tree)算法 python简单实现

1.简介决策数(DecisionTree)在机器学习中是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。算法流程如图：具体算法可以详见下方参考有空再做详解参考：https://blog.csdn.net/zaishuiyifangxym/article/details/966308132.代码实现"""CreatedonThuNov2814:01:042019@author:alpha"""import

alphaTao·2022-11-27 15:43

决策树(Decision Tree) Python实现

importpydotplusfromsklearnimporttreefromIPython.displayimportImagefromsklearnimportdatasetsfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier#加载iris数据iris=datasets.load_iris()X=iris.data[:,[0,2]]#只选取了两个特征y=

momentum_·2022-11-27 15:12

python中决策树分类方法原理,Python实现决策树(Decision Tree)分类

在https://machinelearningmastery.com/implement-decision-tree-algorithm-scratch-python/中给出了CART(ClassificationandRegressionTrees

klose141·2022-11-27 15:38

python-机器学习-决策树-decision tree

标题1.决策树基本概念标题2.构建决策树标题3.gini系数-选择根节点的标准标题4.1分类型变量标题4.2.数值型变量决策树1.1根节点（rootnote)如图所示只有子节点，没有父节点的节点1.2非叶子节点与分支（internalnote)如图所示既有父节点，也有子节点的节点1.3叶子节点（leaforleavesnote）：如图所示仅仅只有父节点的节点1.41.4决策树就像一棵树，其中跟节点

瑾言-自强不息·2022-11-27 14:02

python 决策树回归 decision tree 参数意义

一、决策树原理：基本的分类与回归方法，通过对每个结点进行划分，选择“是”和“否”。对于分类问题：测试样本点到达的叶子节点，输出分类结果。对于回归问题：测试样本点到达的叶子节点上所有样本点输出值的平均值，即为测试样本点的输出值；对于决策树来说，回归和分类唯一的区别在于最终通过叶子节点（预测阶段，测试样本点所到达决策树的叶子节点）得到的是一个具体数值的回归结果（叶子节点上所有样本点输出值的平均值），还

HaileeRPIJNU·2022-11-27 14:30

实现一个单隐层神经网络

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCasesimport*importsklearnimportsklearn.datasetsimportsklearn.linear_modelfromplanar_utilsimportplot_decision_boundary

weixin_34037515·2022-11-26 15:34

单隐层神经网络 python_实现一个单隐层神经网络

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCasesimport*importsklearnimportsklearn.datasetsimportsklearn.linear_modelfromplanar_utilsimportplot_decision_boundary

weixin_39621060·2022-11-26 15:34

决策树（ID3，C4.5，CART，基于 sklearn 和 Numpy 实现）

本文中使用的数据集以及源码machine-learning/decision-treeatStellaris.github.io·Stellaris123/machine-learning决策树是基于特征对数据实例按照条件不断的划分

Stellaris_L·2022-11-25 21:19

论文：Mass Mahjong Decision System Based on Transfer Learning

摘要：本文提出了一种迁移学习来解决数据缺乏和模型构建困难的问题，典型代表是不完全信息领域中的大规模麻将。基于迁移学习的大众麻将弃牌模型的设计与实现。先前在大数据集上训练好的血麻将丢弃模型被迁移到相似域中的大规模麻将丢弃模型。在随后的模型优化中，使用了一种基于自玩的方法来改进大规模麻将丢弃模型。实验结果表明，基于迁移学习的大众麻将弃牌模型在数据较少的情况下表现良好，符合大众麻将弃牌规律。并在2021

深海探照灯·2022-11-25 12:23

Python - matplotlib - 决策曲线分析（Decision Curve Analysis）

文章目录一、决策曲线分析概念1.阈值概率2.净获益二、matplotlib实现1.计算模型带来的净获益2.计算treatall策略带来的净获益3.绘制决策曲线三、完整代码四、拓展1.bootstrapping法校正净获益2.k折交叉验证法校正净获益3.计算净获益的置信区间一、决策曲线分析概念预测模型（predictivemodels）被广泛地应用于诊断（diagnosis）或预后预测（progno

Doct.Y·2022-11-25 11:32

决策曲线 Decision Curve

本文转自：决策曲线分析法（DecisionCurveAnalysis，DCA）简介评价一种诊断方法是否好用，一般是作ROC曲线，计算AUC。但是，ROC只是从该方法的特异性和敏感性考虑，追求的是准确。而临床上，准确就足够了吗？患者就一定受益吗？比如我通过某个生物标志物预测患者是否患了某病，无论选取哪个值为临界值，都会遇到假阳性和假阴性的可能，有时候避免假阳性受益更大，有时候则更希望能避免假阴性。既

FarmerJohn·2022-11-25 11:52

支持向量机python代码_基于python编程实现支持向量机算法SVM，附代码实现

SVC(C=1.0,cache_size=200,class_weight=None,coef0=0.0,decision_function_shape='ovr',degree=3,gamma='auto

weixin_39926739·2022-11-25 07:44

Sklearn机器学习——ROC曲线、ROC曲线的绘制和AUC面积、运用ROC曲线找到最佳阈值

2.1Sklearn中的ROC曲线和AUC面积2.2利用ROC曲线找到最佳阈值1ROC曲线上篇博客介绍了ROC曲线的概率和阈值还有SVM实现概率预测：重要参数probility,接口predict_function以及decision_functionSklearn

chelsea_tongtong·2022-11-25 06:22

大数据——决策树（decision tree）

大数据————决策树（decisiontree）决策树（decisiontree）：是一种基本的分类与回归方法，主要讨论分类的决策树。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。用决策树分类：从根节点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果将实例分

renhongxia1·2022-11-24 12:43

机器学习----熵，信息增益与决策树（Decision Tree）

文章目录1.简介2.熵3.信息增益4.决策树算法5.决策树剪枝策略（1）目的（2）方法6.代码实现1.简介决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。2.熵表示随机变量不确定性的度量，熵越大越不稳定。公式：H(x)=-∑pi*logpi（i=1,2,

WFForstar·2022-11-23 19:19

tree.plot_tree（）函数里面具体的参数作用

sklearn.tree.plot_tree(decision_tree,max_depth=None,feature_names=None,class_names=None,label=‘all’,filled

河马小白·2022-11-23 12:22

sklearn_SVM：处理样本不平衡问题__菜菜视频学习笔记

class_weight来处理样本不均衡问题2.混淆矩阵（ConfusionMatrix）2.1精确度2.2召回率3.3特异度3.4假正率3.ROC曲线及其相关问题3.1概率&&阈值（threshold）3.2置信度参数decision_function

chenburong2021·2022-11-23 11:30

复盘：GBDT，梯度提升决策树，Gradient Boosting Decision Tree，堪称最好的算法之一

复盘：GBDT，梯度提升决策树，GradientBoostingDecisionTree，堪称最好的算法之一提示：系列被面试官问的问题，我自己当时不会，所以下来自己复盘一下，认真学习和总结，以应对未来更多的可能性关于互联网大厂的笔试面试，都是需要细心准备的（1）自己的科研经历，科研内容，学习的相关领域知识，要熟悉熟透了（2）自己的实习经历，做了什么内容，学习的领域知识，要熟悉熟透了（3）除了科研，

冰露可乐·2022-11-22 21:21

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)基本原理

GBDT相对于经典的决策树，算是一种比较成熟而且可以实际应用的决策树算法了。我们想要理解GBDT这种决策树，得先从感性上理解这棵树的工作方式。首先我们要了解到，DBDT是一种回归树(RegressionDecisiontree)。回归树与分类树的差距请看我的文章《经典的回归树算法》。我们知道，分类树在每一次分支的时候，穷举每一个特征的每一个阈值，然后按照大于或者小于阈值的方式将其相互分开。这就是分

九城风雪·2022-11-22 20:18

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)梯度提升决策树

https://plushunter.github.io/2017/01/22/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%B3%BB%E5%88%97%EF%BC%887%EF%BC%89%EF%BC%9AGBDT/转载于:https://www.cnblogs.com/qniguoym/p/8136825.html

weixin_30361753·2022-11-22 20:16

梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree---GBDT）

转载于:https://www.cnblogs.com/LUOyaXIONG/p/10960380.html

weixin_30355437·2022-11-22 20:45

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree

GBDT(GradientBoostingDecisionTree)又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。GBDT主要由三个概念组成

元宇宙iwemeta·2022-11-22 20:45

梯度提升树GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)调参小结

1.scikit-learnGBDT类库概述在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类，而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同，当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同。这些参数中，我们把重要参数分为两类，第一类是Boosting框架的重要参数，第二类是弱学习器即CART回

CtrlZ1·2022-11-22 20:10

梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)

文章目录总结综述一、RegressionDecisionTree：回归树二、BoostingDecisionTree：提升树算法三、GradientBoostingDecisionTree：梯度提升决策树四、重要参数的意义及设置五、拓展总结回归树：用均方误差的最小二乘法作为选择特征、划分树节点的依据，构造回归树提升树：迭代多颗回归树，新树以上一棵树的残差来构造。最终结果是树相同位置节点值的和。梯度

ywm_up·2022-11-22 20:10

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)

转载：https://www.cnblogs.com/peizhe123/p/5086128.htmlGBDT(GradientBoostingDecisionTree)又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalizatio

我是一片小树叶·2022-11-22 20:39

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree 梯度提升/迭代树）算法

GBDT是将AdaBoost进行推广，误差函数（errorfunction）扩展为任意的。GBDT(GradientBoostingDecisionTree)又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。GBDT主要由三个概念组成：RegressionDecistionTree（即DT)

WX_Chen·2022-11-22 20:38

梯度提升树 Gradient Boosting Decision Tree

Adaboost+CART用CART决策树来作为Adaboost的基础学习器但是问题在于，需要把决策树改成能接收带权样本输入的版本。（need:weightedDTree(D,u(t))）这样可能有点麻烦，有没有简单点的办法？尽量不碰基础学习器内部，想办法在外面把数据送进去的时候做处理，能等价于给输入样本权重。（boostrapping）例如权重u的占比是30%的样本，对应的sampling的概率

albyc22660·2022-11-22 20:06

GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)

背景GBDT是BT的一种改进算法。然后，Friedman提出了梯度提升树算法，关键是利用损失函数的负梯度作为提升树残差的近似值。当使用平方损失时，负梯度就是残差。算法模型树模GBDT初始化ccc为所有标签的均值，即f0(x)f_0(x)f0(x)。学习完第一棵树：Υj1=arg⁡min⁡⏟Υ∑xi∈Rj1L(yi,f0(xi)+Υ)\Upsilon_{j1}=\underbrace{\arg\mi

Starry memory·2022-11-22 20:06

Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)

GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，Boosting是各个基学习器之间有很强的依赖关系，即串行。Boosting可以分为两类：Adaboost:改变样本的权重GradientBoosting:用负梯度做残差的估计GBDT是一个加法模型，采用前向分步算法进行求解。假设前一轮得到的模型是ft−1(x)f_{t-1}(x)ft−1(x)，损失函数是L(y,ft−1(x))L(y,f_{t-1

Doooer·2022-11-22 20:35

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 详解

GBDT(GradientBoostingDecisionTree)又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。后记：发现GBDT除了我描述的

PigLisong·2022-11-22 20:05

GBDT 梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree）（万字全解）

Wing以一·2022-11-22 20:29

End-to-end learning for simultaneously generating decision map and multi-focus image fusion result

SSE论文笔记：End-to-endlearningforsimultaneouslygeneratingdecisionmapandmulti-focusimagefusionresult端到端学习用于同时生成决策图和多聚焦融合结果原文链接:Redirectinghttps://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.10.115一、问题1、一些使用解码器直接输出最终的融合结

省油的灯c·2022-11-21 09:39

机器学习西瓜书——决策树（Decision Tree）部分总结

决策树（DecisionTree）基本概念由很多“树”组成，是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。包含了一个根结点，若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中根结点包含样本全集从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序

Pigou_·2022-11-20 23:21

【机器学习sklearn】决策树（Decision Tree）算法

提示：这里是一只努力肯的小白有错就改非礼勿喷:)决策树算法前言一、决策树学习基本算法1.信息熵（InformationEntropy）2.信息增益（Informationgain）-ID3决策树3.增益率（GainRatio）-C4.5决策树4.基尼指数（GiniIndex）-CART决策树5.剪枝处理（Pruning）（1）预剪枝（prepruning）（2）后剪枝（postpruning）二、

Moonuiu·2022-11-20 23:50

python决策树预测模型_机器学习：决策树（Decision Tree）

决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中，它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。在学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型；在预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。1、决策树1）决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个节点代表一种类别。

weixin_39874196·2022-11-20 23:20

机器学习：决策树(Decision Tree)--ID3算法

决策树的主要算法构建决策树的关键：按照什么样的次序来选择变量（属性/特征）作为分类依据。根据不同的目标函数，建立决策树主要有以下三种算法ID3(J.RossQuinlan-1975)核心：信息熵，信息增益C4.5——ID3的改进，核心：信息增益比/增益率CART(Breiman-1984)，核心：基尼系数ID3算法由RossQuinlan在1986年提出，ID3决策树可以有多个分支，但是不能处理特

JiYH·2022-11-20 22:17

机器学习之决策树（Decision Tree）

决策树（DecisionTree）决策树又称为判定树，是数据挖掘中的一种重要的分类与回归方法，它是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式来表达的预测分析模型是一种有监督的算法决策树有两种，一种是分类树（输入是离散的），一种是回归树（输入是连续的）决策树由节点和分支组成：（详情参考数据结构书本）节点分为三种：根节点，内部节点，叶节点分支：用于连接各个节点决策树分为以下结构：每个内部节点对应于某个属性

爱吃小巴掌·2022-11-20 22:45

机器学习之决策树(Decision Tree)

写本文的目的：博主本人正在入门机器学习，期间对于每个算法都看了几遍书，写下这篇文章希望可以用自己理解的方式来记录，加深对算法的理解。记下自己的理解，方便日后进行复习。决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。如下图，决策树模型，其中最上的圆为根节点，其余的圆为内部节点，方形为叶节点。叶节点对应于决策结果，其余节点则对

David_Hdw·2022-11-20 22:44

R语言笔记：机器学习【决策树（Decision Tree】

写在开头：我是一个学R的小白，因为读研老师要求开始接触R。记一记笔记留给自己以后回顾，顺便分享出来嘻嘻。我把需要深入的的函数进行介绍~方便了解这些函数的用法，一些简单的函数我就不放出来啦决策树这部分的笔记主要是利用分类回归法哈rpart()函数用于建立分类回归树，使用前library(rpart)。格式rpart(输出变量~输出变量，data=,method=,parms=list(split=异

LdyInG_·2022-11-20 22:06

机器学习：决策树(Decision Tree）介绍

简介决策树是一种常见的机器学习算法，它的实现方式类似于我们平时利用多个不同权重选择做决策的过程。以下介绍一个现实生活中的例子。当父母给自己的女儿介绍对象时，女儿往往会根据对方的年龄、富贵、高矮、美丑等条件来决定是否与对方见面。当然这些条件的权重大小不同，毕竟没有一个花季少女会想嫁给一位油腻大叔。这便是一个决策过程，以此决策过程便可构造出一棵结构树：如上图决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内

丶一口冢·2022-11-20 22:05

python编程实现决策树算法

大体思路：1.创建决策树My_Decision_Tree类，类函数__init__()初始化参数、fit()进行决策树模型训练、predict()进行预测、evaluate()进行模型评估、save_model

int main(void)·2022-11-20 16:39

机器学习面试题——决策树DT（Decision Tree），二叉树或多叉树分支决策分类

机器学习面试题——决策树DT（DecisionTree），二叉树或多叉树分支决策分类提示：决策树算法起源于E.B.Hunt等人于1966年发表的论文“experimentsinInduction”，但真正让决策树成为机器学习主流算法的还是Quinlan（罗斯.昆兰）大神（2011年获得了数据挖掘领域最高奖KDD创新奖），昆兰在1979年提出了ID3算法，掀起了决策树研究的高潮。现在最常用的决策树算

冰露可乐·2022-11-20 11:50

Efficient Decision-based Black-box Adversarial Attacks on Face Recognition论文解读

近年来，人脸识别取得了飞速的发展，广泛应用于各种场景，但现实中，系统遭到攻击往往是不确定性的，如何增加系统的对抗性，提高鲁棒性是研究的重点。当前，对抗性攻击可以针对深度神经网络模型的“弱点”进行优化，提高鲁棒性。只是目前被熟知的大多是白盒攻击，真正接近现实场景的黑盒攻击鲜被关注。EfficientDecision-basedBlack-boxAdversarialAttacksonFaceReco

AlbertHUBU·2022-11-20 01:07

Efficient Decision-based Black-box Adversarial Attacks on Face Recognition

EfficientDecision-basedBlack-boxAdversarialAttacksonFaceRecognition基于决策的人脸识别黑箱对抗攻击算法Abstract近年来，由于深度卷积神经网络（CNN）的巨大改进，人脸识别取得了显着进展。然而，深度CNN容易受到对抗性示例的影响，这可能会在具有安全敏感目的的现实世界人脸识别应用程序中造成致命的后果。对抗性攻击被广泛研究，因为它们

一位美女程序员·2022-11-20 01:37

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