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cart算法权威发布_cart算法构造决策树的基本流程(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

cart算法

𐟒ᨇꥭ榜𚥙襭椹必看！理清思路是关键𐟧 𐟓š 机器学习入门指南 𐟓š 机器学习算法详解 𐟓š 深度学习与神经网络 𐟓š 深度学习算法探索 𐟓š 人工智能与计算机专业 𐟓š 计算机技术全攻略 𐟓š 零基础学机器学习 𐟌𑠥†𓧭–树的核心原理决策树将复杂的决策过程分解为一系列简单的决策，形成树状结构。算法选择最优特征进行分裂，清晰划分数据集。过程重复进行，直到达到停止条件。 𐟔 决策树的核心点信息增益：基于嫡的概念，用于ID3、C4.5等算法。信息增益 = (父节点) 㗠(子节点的嫡㗠子节点的权重) 基尼不纯度：用于CART算法。基尼不纯度 = 1 - (每个类别的概率) 𐟌Ÿ 决策树的优势可解释性强：结果易于理解，非专业人员也能理解决策路径。不需要数据标准化：不像某些算法那样对数据的标准化或归一化有严格要求。处理非线性关系：能很好地处理数据之间的非线性关系。处理混合类型数据：能同时处理数值型和类别型特征。 𐟓ˆ 适合处理的机器学习问题分类问题：在处理二分类或多分类问题上表现良好。回归问题：也可以用于回归任务，预测连续值。特征选择：在构建过程中选择最重要的特征。复杂数据集：能够捕捉特征之间有复杂关系的数据集。 ⚠️ 注意事项决策树容易过拟合，特别是当树变得很深或很复杂时。需要剪枝或限制树的深度以防过拟合。随机森林和梯度提升树等集成方法可以提高模型性能和泛化能力。

5分钟搞懂机器学习中的决策树嘿，大家好！今天咱们来聊聊机器学习中的决策树算法。其实，决策树这东西挺简单的，你完全可以把它想象成一堆if-else语句。想象一下，你手里有个样本，然后根据它的各种特征，不断跳转到不同的if-else分支，最后就能得到一个预测结果。决策树的核心：选择最佳分割属性 𐟌𓊊那么，问题来了，怎么选择这些if语句呢？其实，选择的关键在于分割属性的选择。不同的分割属性会导致不同的决策树效果。这里有三个经典的决策树算法：ID3、C4.5和CART。每个算法都有自己独特的选择属性方式。三种选择属性的方法 𐟓š ID3：这个算法主要看信息增益，信息增益越大，说明这个属性越重要。 C4.5：它不仅看信息增益，还考虑了属性的熵值。 CART：这个就比较简单了，直接看基尼系数，系数越小，属性越重要。例子和源码 𐟒𛊊为了让大家更好地理解，我给大家举个例子，并且附上源码。如果你对原理部分不感兴趣，可以直接跳过，直接看源码也是可以的。不过，我还是建议大家稍微了解一下原理，毕竟这样才能更好地掌握嘛！小结 𐟓 好了，今天的决策树就讲到这里。希望大家能有所收获！下期预告：我们将会讲解决策树的剪枝处理，敬请期待哦！

𐟔 数据挖掘的十大核心算法详解 𐟎⃣ PageRank（网页排名） PageRank 通过模拟用户跳转链接的概率，评估网页质量，类似于微博的粉丝影响力。如果关注者是大V，网页影响力就高。 2⃣ Apriori（关联分析） Apriori 用于发现商品间的关联关系，例如啤酒与尿不湿的组合销售。它通过支持度、置信度和提升度来衡量商品的关联强度。 3⃣ AdaBoost（分类算法） AdaBoost 将多个弱分类器组合成一个强分类器，类似于做错题重点复习的过程，不断提升整体效果。 4⃣ C4.5（决策树） C4.5 是一种决策树算法，利用信息增益率来选择最佳分裂特征，类似于挑选西瓜时根据纹路判断好坏。 5⃣ CART（分类与回归树） CART 可以用于分类或回归，基于基尼系数选择最优特征，类似于预测天气是晴天还是下雨。 6⃣ 朴素贝叶斯（条件概率）朴素贝叶斯基于概率论原理，计算各类条件下的概率，例如计算某病人患感冒的可能性。 7⃣ SVM（支持向量机） SVM 是一种分类方法，利用最优间隔将样本分割，类似于用线或平面将红球和蓝球分开。 8⃣ KNN（K最近邻） KNN 通过测量不同特征值之间的距离进行分类，类似于“近朱者赤，近墨者黑”。 9⃣ K-Means（聚类） K-Means 是一种聚类算法，通过不断调整中心点，将对象分配到最近的类中，类似于选老大，直到找到最佳中心。 𐟔Ÿ EM（期望最大化） EM 算法是一种聚类方法，基于概率进行软聚类，类似于分菜时不断调整，直到两碟重量一致。

𐟒ᠨ‡ꥭ榜𚥙襭椹？先理清你的学习路线！ 𐟔 想要自学机器学习？那你一定要先理清自己的学习路线！这里有一些关键的学习步骤和算法，帮助你更好地理解机器学习的核心概念。 1️⃣ 理解机器学习的基础：从线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）开始，这些是机器学习的基础。 2️⃣ 探索决策树（Decision Tree）：它能帮助你理解数据之间的关系，是机器学习中常用的工具。 3️⃣ 学习随机森林（Random Forest）和贝叶斯算法（Bayesian Algorithm）：这些算法能够处理更复杂的数据集，提高模型的准确性。 4️⃣ 掌握KNN（K-Nearest Neighbors）、SVM（Support Vector Machine）和神经网络（Neural Network）：这些是机器学习中常用的分类和预测算法。 5️⃣ 了解其他重要算法：如Adaboost、EM（Expectation Maximization）、CART（Classification and Regression Trees）等，它们在机器学习中也有广泛的应用。 𐟓š 通过这些步骤，你可以逐步掌握机器学习的核心知识，理清自己的学习路线，最终成为一名优秀的机器学习工程师。记得在学习过程中保持耐心和毅力，不断实践和探索！

三分钟搞懂XGBoost的强大之处！最近几天，XGBoost的热度真是居高不下，它的重要性不言而喻。今天我们就来聊聊这个在工业界广泛使用的机器学习算法，带你快速了解它的核心思想和优势。什么是XGBoost？𐟤” XGBoost，全称是Extreme Gradient Boosting，是一种基于boosting策略的加法模型。简单来说，它通过前向分布算法进行贪婪学习，每次迭代都训练一棵CART树来拟合之前所有树的预测结果与真实值之间的残差。这个过程有点像班主任请多位老师来预测学生期末成绩，每位老师根据学生的学习情况打分，然后逐步调整预测结果。 XGBoost的优势在哪里？𐟚€ XGBoost对GBDT（梯度提升决策树）进行了多项优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入了正则项、支持并行处理和默认缺失值处理等。这些优化使得XGBoost在可扩展性和训练速度上有了巨大的提升，但其核心思想并没有太大变化。数学原理是什么？𐟓š XGBoost的核心是基于提升树的思想。提升树的目的是通过一系列决策树的逐步改进来优化预测结果。XGBoost使用加法模型来逐步改进预测结果，假设目标变量为y，输入数据为x，我们构建多个弱学习器（如决策树）来预测目标值。模型的总体预测可以表示为： y = f(x) = 1 每一棵树通过逐步调整前面树的错误，来改进预测。为了衡量模型的好坏，XGBoost定义了一个目标函数： Obj = L(u, y) + h) 代码实现𐟒𛊊下面是一个简单的XGBoost实现示例： 1. 加载数据集： data = pd.read_csv('house-prices.csv') # 请确保你已经下载了Kaggle数据集 features = ['OverallQual', 'GrLivArea', 'GarageCars', 'GarageArea', 'TotaLBsmtSF'] X = data[features].fillna(0).values y = data['SalePrice'].values 2. 定义损失函数的梯度和Hessian： def gradient(y_true, y_pred): return y_pred - y_true def hessian(y_true, y_pred): return np.ones_like(y_true) 3. 构建决策树类： class XGBoostTree: def __init__(self, max_depth=3, lambda_reg=1): self.max_depth = max_depth ...（省略具体实现）总结𐟓 XGBoost通过优化损失函数、加入正则项、支持并行处理和默认缺失值处理等手段，显著提升了模型的性能和可扩展性。它的核心思想是基于提升树的加法模型，通过多棵树的逐步改进来优化预测结果。希望这篇文章能帮你快速了解XGBoost的强大之处！

Entropy与分类决策树的秘密熵（Entropy）是信息论中的一个核心概念，它衡量的是随机变量中的不确定性。简单来说，一个随机变量中包含的不确定性越高，它的熵值就越大。那么，怎么计算熵呢？假设一个随机变量X，它的某个取值x出现的概率是P(x)，那么我们可以通过对P(x)取以2为底的对数（log）来计算。接下来，对所有可能的x～X的取值，用相应的P(x)作为权重，求出log P(x)的加权平均，最后再取负号。数学公式表示为：H(X) = - (x~X) P(x) log P(x)。举个例子吧，如果某个随机变量只有一种取值，并且这个取值的概率为1，那么log 1 = 0，所以这个随机变量的熵就是0，不确定性也是0。这意味着你可以完全预测每一次抽样的结果。条件熵（Conditional Entropy）则是描述当你完全了解另一个随机变量Z时，X的熵是多少。具体来说，就是对不同的z～Z所对应的H(X|Z=z)以P(z)为权重做加权平均。数学公式表示为：H(X|Z) = (z~Z) P(z) H(X|Z=z)。信息增益（Information Gain）描述的是在知道Z的情况下，X的不确定性会减少多少。公式表示为：H(X) - H(X|Z)。也就是说，Z的出现会对X有多大帮助。分类决策树（Classification Tree）则是通过依次选取一个特征值（用随机变量来表示，比如X、Y、Z等），来对样本点进行分组。选取的标准是这个特征能够多大程度地减少最终分类的不确定性。这个过程会一直进行下去，直到所有小组的样本点都属于同一个类别。最终，这个小组的样本点会被预测为该叶节点的值。这个算法叫做ID3，其他常见的算法还有C4.5和CART等。通过这些数学和概念的理解，我们可以更好地应用分类决策树来解决实际问题。希望这篇文章能让你对Entropy和分类决策树有更深入的了解！

𐟌𓘇Boost模型全解析𐟒ꊰŸŽ“ XGBoost，全称eXtreme Gradient Boosting，是一种超火的集成机器学习算法！它以梯度提升为框架，通过集成多个弱学习器（通常是CART回归树）来形成强学习器。 𐟌Ÿ XGBoost的亮点有哪些呢？ 1️⃣ 高效性：在并行计算、缺失值处理、防止过拟合方面表现出色，快速且精准！ 2️⃣ 灵活性：不仅支持CART回归树，还能用线性分类器等其他模型哦！ 3️⃣ 精度高：集成多个弱学习器，显著提升预测精度！ 4️⃣ 防止过拟合：通过正则化项和行列采样，轻松应对过拟合问题。 𐟔 XGBoost是怎么工作的呢？ - 基本组成：由多个有序的决策树组成，每棵树都考虑前一棵树的预测结果。 - 目标函数：包括损失函数和正则化项，共同决定模型的拟合程度和复杂度。 - 优化方法：利用一阶和二阶导数信息，让损失函数更精准。 - 特征划分：使用“信息增益”准则，通过计算信息增益来选择最佳划分特征。 - 加权分位法：提高算法效率，快速确定特征划分点。 𐟚€ XGBoost的应用领域超广泛！数据挖掘、推荐系统、中医药研究...都离不开它！在Kaggle等机器学习竞赛中，XGBoost也屡创佳绩！

科技如何改变农业？大疆无人机揭秘最近去了一趟欢乐海岸，参观了大疆的展馆，真是大开眼界。你知道吗？无人机现在已经应用到农业领域了，比如撒农药、播种等等。看着这些高科技设备，我感慨万千，同时也有点担心。在展馆里，我听到一个9岁的小男孩说：“农民伯伯买不起无人机，买得起这么贵机器的人也不会去种地。”这句话让我一时语塞，不知道该怎么回答。确实，科技的发展让很多事情变得简单高效，但也让一些传统行业面临挑战。展馆里展示的T25P农业无人飞机让我印象深刻。这款小飞机可以折叠，拥有20公斤的喷洒能力和25公斤的播撒能力，还配备了安全系统3.0，航测、飞防一举搞定。它不仅灵活作业，还便于转场，特别适合单人操作。此外，大疆还展示了T60农业无人飞机和可承载30公斤的DJIFLYCART系统。这些设备不仅提高了作业效率，还降低了人工成本。在展馆里，我还看到了DJIRS系列轻型稳定器和DJIRS3PRO增稳算法的应用。这些技术让拍摄变得更加稳定和高效。总的来说，大疆的这些科技产品不仅改变了我们的生活方式，也让农业等传统行业焕发了新的活力。虽然科技的进步会带来一些挑战，但也为我们带来了更多的可能性和便利。

机器学习必学的四大类与十二大经典算法 𐟎‰如果你是机器学习的新手，可能会对各种算法感到既兴奋又迷茫。别担心，今天我会带你一步步解锁机器学习的四大学习方式和十二大经典算法！✨ 𐟌ˆ四大学习路径，带你从零开始𐟑㊱️⃣ 监督式学习 𐟑颀𐟏능𐱥ƒ老师教你认字，监督式学习让机器在已知答案的数据集上学习，然后预测新数据的答案。 2️⃣ 非监督式学习 𐟔 就像在沙堆里玩，发现形状各异的宝藏。非监督学习让机器自己从数据中找规律，无需提前标记答案。 3️⃣ 半监督式学习 𐟤” 介于两者之间，既有老师的指导，也有自己探索的空间。适合数据部分标记，部分未标记的情况。 4️⃣ 强化学习 𐟚€ 想象成玩电子游戏，通过不断试错和奖励机制来学习最优策略。强化学习让机器在环境中自我优化。 𐟔十二大经典算法，一网打尽𐟓š 1️⃣ 回归家族 𐟓ˆ 预测数值的利器！最小二乘法、逻辑回归、多元线性回归...它们都是寻找数据间关系的宝藏地图。 2️⃣ 基于实例的算法 𐟑튩‚𛥱…的力量！KNN、LVQ、SOM，它们通过找到相似的“邻居”来做出决策。 3️⃣ 正则化方法 𐟛᯸ 防止过拟合的小妙招！Ridge、LASSO、Elastic Net，它们给算法加上“安全带”，让学习更稳健。 4️⃣ 决策树系列 𐟌𓊤𛎦 𙥈𐥏𖯼Œ步步为营。CART、ID3、随机森林...它们用树形结构解决分类和回归问题，直观又高效。 5️⃣ 贝叶斯大法 𐟔悧Ž‡论的魔法！朴素贝叶斯、AODE、BBN，它们用概率来预测未知，让决策更有依据。 𐟒ᥰ贴士：虽然算法很多，但每掌握一个都是向机器学习大师迈进的一大步！记得多实践，多思考，让算法不再是天书，而是你的得力助手！𐟒ꊊ是不是已经迫不及待想要开启你的机器学习之旅了呢？赶紧收藏起来，一步步解锁这些知识的宝藏吧！𐟑𐟑𐟑

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