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(数据科学学习手札23)决策树分类原理详解&Python与R实现

作为机器学习中可解释性非常好的一种算法,决策树(Decision Tree)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。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 一、初识决策树   决策树是一种树形结构,一般的,一棵决策树包含一个根结点,若干个内部结点和若干个叶结点: 叶结点:树的一个方向的最末

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用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法

在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性。那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强。 本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点,并主要集中于非平衡二分类问题的处理。一如既往,我会尽量精简地叙述,在

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用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法

在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性。那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强。 本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点,并主要集中于非平衡二分类问题的处理。一如既往,我会尽量精简地叙述,在文

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用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法

在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性。那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强。 本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点,并主要集中于非平衡二分类问题的处理。一如既往,我会尽量精简地叙述,在文

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R语言从入门到精通:Day16(机器学习)

在上一次教程中,我们介绍了把观测值凝聚成子组的常见聚类方法。其中包括了常见聚类分析的一般步骤以及层次聚类和划分聚类的常见方法。而机器学习领域中也包含许多可用于分类的方法,如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)等。本次教程的内容则主要介绍决策树、随机森林、支持向量机这三部分内容,它们都属于有监督机器学习领域。有监督机器学习基于一组包含预测变量值和输出变量值的样本单元,将全部数据分为一个训练集和一个验证集,其中训练集用于建立预测模型,验证集用于测试模型的准确性。这个过程中对训练集和验证集的划分尤其重要,因为任何分类技术都会最大化给定数据的预测效果。用训练集建立模型并测试模型会使得模型的有效性被过分夸大,而用单独的验证集来测试基于训练集得到的模型则可使得估计更准确、更切合实际。得到一个有效的预测模型后,就可以预测那些只知道预测变量值的样本单元对应的输出值了。

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