Tensorflow决策森林自定义指标与树的数量

Tensorflow决策森林是一种基于决策树的机器学习模型，用于解决分类和回归问题。决策森林模型由多个决策树组成，每棵树都是独立训练的，通过投票或平均等方式进行集成预测。

自定义指标是指根据特定任务需求，开发者可以根据自己的需求定义一些额外的指标来评估模型的性能和准确度。在Tensorflow决策森林中，可以通过编写自定义的评估指标函数来实现自定义指标的计算。这些指标可以衡量模型在特定任务中的性能，比如准确率、召回率、F1分数等。

决策森林中的树的数量是指决策森林模型中包含的决策树的个数。增加树的数量可以提高模型的性能，但同时也会增加训练和推理的计算开销。树的数量通常需要根据具体任务和数据集的大小进行调节，一般来说，树的数量越多，模型的性能可能会更好，但训练和推理所需的计算资源也会更多。

在Tensorflow中，可以通过设置模型的参数来指定决策森林中的树的数量。通过调整参数，可以根据具体需求来控制树的数量。在实际使用中，根据任务的要求和计算资源的限制，可以选择合适的树的数量来训练决策森林模型。

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决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。...另外逻辑回归只能找到线性分割（输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射），而决策树可以找到非线性分割。...倾向于选择水平数量较多的变量，可能导致训练得到一个庞大且深度浅的树；另外输入变量必须是分类变量（连续变量必须离散化）；最后无法处理空值。 C4.5选择了信息增益率替代信息增益作为分裂准则。...4.2 随机森林随机森林就是通过集成学习的思想将多棵决策树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，本质是一种集成学习（Ensemble Learning）方法。...随机森林分类效果（错误率）与两个因素有关：森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大；森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低。

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机器学习测试笔记（14）——决策树与随机森林

1.2 信息增益与基尼不纯度在介绍决策树之前我们先来介绍下信息熵，信息熵是约翰·香农根据热力学第二定律，在 1948《通信的数学原理》一书中提出，主要思想是：一个问题不确定性越大，需要获取的信息就越多...总结一下，决策树的优点是：容易可视化和无需对数据进行预处理；缺点是即使采取剪枝也会造成过拟合。解决这个问题最有利的方法是采用随机森林模型。...n个特征里，采用无放回抽样原则，去除f个特征作为输入特征 1.3 在新的数据集（m个样本， f个特征数据集上）构建决策树 1.4 重复上述过程t次，构建t棵决策树 2 随机森林的预测结果生成t棵决策树...，对于每个新的测试样例，综合多棵决策树预测的结果作为随机森林的预测结果。...虽然决策树3不存在过拟合，决策树4的差值与随机森林得分一致，但是随机森林得分比他们都要高。 2.4案例下面我们通过一个案例来介绍一下随机森林的使用，案例的内容是预测某人的收入是否可以>50K。

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随机森林:基于决策树的集成学习算法

属于该策略的算法，最典型的就是RandomForset-随机森林算法。在该策略中，拆分成的数据是相互独立的，可以并行执行其建模过程，最后再进行汇总。汇总时每个子模型的权重是相等的。 2....在最后汇总时，各个子模型会拥有不同的权重。对于随机森林而言，其核心的模型是基于CART的决策树，图示如下 ?...具体的过程如下 1.首先基于有放回的随机抽样，抽取出N份独立的数据，因为是有放回的抽样，可以保证抽取的数据集和原始的数据集大小相同； 2.对每一份抽取的数据集构建决策树模型，因为相互独立，所以可以并行；...max_depth=2, random_state=0) >>> clf.fit(X, y) RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0) 随机森林不容易出现单棵决策树中的过拟合问题...但是缺点是解释性差，随机性的存在是一个黑盒子，不像单棵决策树那样，可以直观的解释其分类结果是如何判断出来的。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧— 原创不易，欢迎收藏，点赞，转发！

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决策树的构建、展示与决策

概述上一篇文章中，我们介绍了两个决策树构建算法 — ID3、C4.5：决策树的构建 -- ID3 与 C4.5 算法本文我们来看看如何使用这两个算法以及其他工具构建和展示我们的决策树。 2....使用 C4.5 构建决策树有了上一篇日志中，我们介绍的 ID3 与 C4.5 算法，递归进行计算，选出每一层当前的最佳特征以及最佳特征对应的最佳划分特征值，我们就可以构建出完整的决策树了：流程图非常清晰...:param dataSet: 数据集 :param labels: 特征指标集 :return: 决策树字典结构 """ classList = [example...决策树的可视化上面的 json 结果看上去非常不清楚，我们可不可以画出决策树的树结构呢？...:param myTree: 决策树 :return: 决策树的层数 """ maxDepth = 0 # 初始化决策树深度 firstStr = next

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R语言基于树的方法：决策树，随机森林，套袋Bagging，增强树

p=9859 概观本文是有关基于树的回归和分类方法的。用于分割预测变量空间的分割规则可以汇总在树中，因此通常称为决策树方法。...树方法简单易懂，但对于解释却非常有用，但就预测准确性而言，它们通常无法与最佳监督学习方法竞争。因此，我们还介绍了装袋，随机森林和增强。...这些示例中的每一个都涉及产生多个树，然后将其合并以产生单个共识预测。我们看到，合并大量的树可以大大提高预测准确性，但代价是损失解释能力。决策树可以应用于回归和分类问题。我们将首先考虑回归。...相反，如果我们在特征和y之间具有复杂的，高度非线性的关系，则决策树可能会胜过传统方法。优点/缺点优点：树比线性回归更容易解释。更紧密地反映了人类的决策。易于以图形方式显示。...可以处理没有伪变量的定性预测变量。缺点：树木通常不具有与传统方法相同的预测准确性，但是，诸如套袋，随机森林和增强等方法可以提高性能。

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0x01 剪枝当训练数据量大、特征数量较多时构建的决策树可能很庞大，这样的决策树用来分类是否好？答案是否定的。...对比未剪枝的决策树和经过预剪枝的决策树可以看出：预剪枝使得决策树的很多分支都没有“展开”，这不仅降低了过拟合的风险，还显著减少了决策树的训练时间开销和测试时间开销。...如果是证书，那么random_state会作为随机数生成器的随机数种子。随机数种子，如果没有设置随机数，随机出来的数与当前系统时间有关，每个时刻都是不同的。...除了这些参数要注意以外，其他在调参时的注意点有：当样本数量少但是样本特征非常多的时候，决策树很容易过拟合，一般来说，样本数比特征数多一些会比较容易建立健壮的模型如果样本数量少但是样本特征非常多，在拟合决策树模型前...这样特征的维度会大大减小。再来拟合决策树模型效果会好。推荐多用决策树的可视化，同时先限制决策树的深度，这样可以先观察下生成的决策树里数据的初步拟合情况，然后再决定是否要增加深度。

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如何解读决策树和随机森林的内部工作机制？

我们将根据壳的重量、长度、直径等变量来预测鲍鱼壳上环的数量。为了演示，我们构建了一个很浅的决策树。我们可以通过将树的最大层数限制为 3 而得到这个树。 ?...图 2：预测不同环数的决策树路径要预测鲍鱼的环的数量，决策树将沿着树向下移动直到到达一个叶节点。每一步都会将当前的子集分成两个。...图 5：贡献与壳重（决策树）另一方面，去壳后的重量与贡献的关系是非线性非单调的。更低的去壳后的重量没有任何贡献，更高的去壳后的重量有负贡献，而在两者之间，贡献是正的。 ?...图 6：贡献与去壳后的重量（决策树）扩展成随机森林通过将许多决策树组成森林并为一个变量取所有树的平均贡献，这个确定特征的贡献的过程可以自然地扩展成随机森林。 ?...图 12：每个类别的贡献与壳重（随机森林）结语在这篇文章中，我们表明可以通过查看路径来获得对决策树和随机森林的更加深入的理解。

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TensorFlow决策森林构建GBDT（Python）

二、树模型的使用对于决策树等模型的使用，通常是要到scikit-learn、xgboost、lightgbm等机器学习库调用，这和深度学习库是独立割裂的，不太方便树模型与神经网络的模型融合。...一个好消息是，Google 开源了 TensorFlow 决策森林（TF-DF），为基于树的模型和神经网络提供统一的接口，可以直接用TensorFlow调用树模型。...决策森林（TF-DF）简单来说就是用TensorFlow封装了常用的随机森林（RF）、梯度提升(GBDT)等算法，其底层算法是基于C++的 Yggdrasil 决策森林 (YDF)实现的。...平均最小深度越小，较低的值意味着大量样本是基于此特征进行分类的，变量越重要。 NUM_NODES指标。它显示了给定特征被用作分割的次数，类似split。此外还有其他指标就不一一列举了。...小结基于TensorFlow的TF-DF的树模型方法，我们可以方便训练树模型（特别对于熟练TensorFlow框架的同学），更进一步，也可以与TensorFlow的神经网络模型做效果对比、树模型与神经网络模型融合

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关于《Python数据挖掘入门与实战》读书笔记五（决策树和随机森林）

本笔记介绍两种分类算法——决策树和随机森林决策树，用它预测NBA篮球赛的获胜球队。...通过决策树预测NBA获胜球队，主要包括以下几个知识点： 1、数据预处理，主要是队名的转换，消除歧义 2、寻找新特征辅助预测，比如增加主客队胜负关系，上一场获胜情况，其实可以追加很多指标，比如主客场胜率，...#  min_samples_leaf：指定为了保留节点，每个节点至少应该包含的个体数量 # 第一个参数控制着决策节点的创建，第二个参数决定着决策节点能否被保留 # 决策树的另一个参数是创建决策的标准...# 解决方法之一就是调整决策树算法，限制它所学到的规则的数量 # 使用这种折中方案得到的决策树泛化能力强，但整体表现稍弱 # 随机森林的工作原理：创建多棵决策树，用它们分别进行预测，再根据少数服从多数的原则从多个预测结果中选择终预测结果...Accuracy: {0:.1f}%".format(np.mean(scores) * 100)) #随机森林使用不同的特征子集进行学习，应该比普通的决策树更为高效。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第06章决策树

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本篇博客小菌为大家带来的是MapReduce的自定义分区与ReduceTask内容的分享(ReduceMap具体计算流程见《MapReduce中shuffle阶段概述及计算任务流程》)。...先让我们来看下MapReduce自带的默认分区算法: 对key 进行哈希，获取到一个哈希值，用这个哈希值与reducetask的数量取余。...余几，这个数据就放在余数编号的partition中。但很明显上面提到的问题最终是根据数值大小进行分区,所以这个分区算法并不适用,所以我们需要自定义分区!...自定义分区的步骤见下: 第一步：定义mapper 这里的mapper程序不做任何逻辑，也不对key，与value做任何改变，只是接收数据，然后往下发送。...可以发现,数值大于15的放在了一个分区,小于等于15的又放在了另一个分区,说明我们自定义分区成功了!

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