决策树

Xgboost有哪些优点?

xgboost中的基学习器除了可以是CART(gbtree)也可以是线性分类器(gblinear)。xgboost主要优点:xgboost不仅使用到了一阶导数,还使用二阶导数,损失更精确,还可以自定义损失;XGBoost的并行优化,XGBoost的并行是在特征粒度上的​​​​​​​;考虑了训练数据为稀疏值的情况,可以为缺失值或者指定的值指定分支的默认方向,这能大大提升算法的效率......

决策树算法原理(下)

由于CART算法可以做回归,也可以做分类,我们分别加以介绍,先从CART分类树算法开始,重点比较和C4.5算法的不同点。接着介绍CART回归树算法,重点介绍和CART分类树的不同点。然后我们讨论CART树的建树算法和剪枝算法,最后总结决策树算法的优缺点。

机器学习与数据科学决策树指南

还在为如何抉择而感到纠结吗?快采用决策树(Decision Tree)算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型,具有高度可解释的同时,在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚,而不像一些机器学习方法是个黑匣子,这是因为决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构,该结构以这样的方式保存和显示学到的知识,即使是非专业人士也可以容易地弄明白。

现实生活中的决策树