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什么是决策树权威发布_决策树的基本概念(2024年11月精准访谈)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

什么是决策树

没有决策树也能搞定特征评估！𐟒ꊱ️⃣ 什么是Permutation Importance？ Permutation Importance通过随机打乱单个变量，来破坏该变量与目标变量之间的关系。如果打乱后，模型在验证集上的表现显著下降，则表明该特征对模型的重要性较高；反之，则说明其影响较小。与传统方法相比，Permutation Importance更加关注变量的泛化能力，能够有效避免过拟合的影响。 2️⃣ 模型默认的特征重要性偏差研究表明，基于决策树的特征重要性偏向于连续变量和高基数类别变量，因为这些变量在树节点上更易找到切分点，容易导致过拟合。此外，特征重要性反映的是模型对训练数据的依赖，而非变量在未见数据上的泛化能力。尤其在训练集和测试集分布不一致时，模型的特征重要性可能会显得不准确。 3️⃣ Permutation Importance的优缺点优点： 𐟌Ÿ可广泛应用于任何模型，不限于决策树。 𐟌Ÿ不偏向连续型变量或高基数类别型变量。 𐟌Ÿ能较好反映变量的泛化能力，特别是在数据分布发生变化时表现突出。 𐟌Ÿ避免了对每个特征进行反复训练的高计算开销。缺点： 𐟌Ÿ随机打乱会引入一定的随机性，需要重复多次以保证统计显著性。 𐟌Ÿ对相关性较高的变量可能低估其重要性。 4️⃣ 实例验证：Amex数据集在Kaggle Amex逾期预测比赛中，Permutation Importance展示了优于模型默认特征重要性排序的效果。通过将数据划分为10个fold并对每个变量进行多次随机打乱，得到了更稳定且具有较强区分度的特征排序。实验表明，Permutation Importance能有效提高模型性能，尤其在特征较少时。

𐟌𓰟’ᠶ分钟带你深入理解决策树！一、什么是决策树？决策树（Decision Tree）是一种树形结构的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集分割成更小的子集，最终形成一个树形模型，用于预测新数据的输出。 1. 基本概念节点（Node）：表示一个特征或属性。根节点（Root Node）：树的最顶层节点，表示整个数据集的初始分割。内部节点（Internal Node）/子节点：除根节点和叶节点外的节点，用于进一步分割数据。叶节点（Leaf Node）：树的末端节点，表示分类或回归结果。边（Edge）：节点之间的连接，表示特征或属性的可能取值。路径（Path）：从根节点到叶节点的一条路径，表示一系列决策。

随机森林在语言学研究中的应用介绍 𐟌𓊥䧥彯𜁤𛊥䩦ˆ‘想和大家分享一个有趣的知识点：随机森林推断树（Random Forest Decision Trees）。最近几年，这种方法在认知语言学研究中越来越受欢迎。 𐟔 什么是随机森林推断树？随机森林是一种基于机器学习的分类和回归方法。它由许多“决策树”组成，就像一片由许多小树组成的森林。通过结合多棵树的判断来做出最终决策，从而极大地提高了模型的稳定性和准确性。这种方法不仅适用于分类问题，还用于对复杂数据集的回归分析。在认知语言学中，研究者常用随机森林来分析诸如交替构式的使用情况，理解人们如何在语境中选择不同的表达方式，例如“给我一本书”和“把书给我”这种句子结构的交替现象。通过使用随机森林，我们可以更清晰地看到语言中的复杂模式，以及各种因素（如语法、语义、语境）是如何共同影响语言选择的。 𐟒ᠩš机森林的优势处理高维数据：认知语言学中经常涉及大量的特征变量，比如语境、词频、语义属性等。随机森林可以轻松应对高维数据并有效选取重要特征。防止过拟合：由于随机森林结合了多棵树的决策，它能够有效减少单一决策树可能带来的过拟合问题，从而提升模型的泛化能力。解释性强：与复杂的深度学习模型相比，随机森林的结果更易于解释。我们可以通过“特征重要性”来理解哪些因素对特定语言现象的影响最大，帮助我们更深入地探索语言结构和认知机制。 𐟔砦Ž訍R包 randomForest：R中最常用的随机森林实现之一，简单易用，特别适合新手。 caret：集合了多种机器学习算法的包，包含了随机森林，且可以帮助你进行参数调优，提升模型的性能。 party：也是一个不错的选择。 𐟥š 另外，我还准备了一个随机森林在语言学研究中的上手视频，后续有机会和大家分享。希望这些信息对大家有所帮助！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言！

决策树：让你的选择更加清晰和理智 𐟌𓊥œ覗奸𘧔Ÿ活中，我们总是面临各种选择。从早餐吃什么，到职业发展，这些选择都在无形中影响着我们的生活。今天，我们来聊聊一个非常实用的决策工具——决策树思维模型。什么是决策树？决策树是一种可视化的决策支持工具，通过树状结构展示不同选择可能带来的结果和后果。它不仅能让我们清晰地看到决策过程，还能帮助我们比较不同方案的优缺点，从而做出更明智的选择。为什么决策树有用？清晰的逻辑结构：决策树将选择的结果以分支的形式展现，使得决策过程一目了然。每个选择及其后果都能清晰地标识出来，避免了传统决策中可能出现的混乱与遗漏。定量与定性结合：决策树不仅支持定性的判断，比如对每个选择的主观评估，还能结合定量的数据分析。例如，可以为不同选项设置权重，计算出每个选项的期望收益。风险评估：在决策过程中，自然会伴随各种风险。决策树能够帮助我们识别潜在的风险点，以及做出不同应对策略的可行性分析，提前规避可能的损失。如何构建决策树？明确决策目标：首先，清楚你要解决的问题是什么，制定决策的目标。列出所有备选方案：拓展思维，尽量列出所有可能的选择，不要急于过滤。评估每个选项的后果：为每个选择建立分支，分析它可能带来的结果。可以使用数据支持你的分析，比如成本、收益、时间等。进行权衡比较：通过量化的方式比较各个选项的优势与劣势，寻找最优解。反思与调整：及时对决策树进行调整，根据实际情况的变化、信息的更新，灵活应变，优化决策过程。结语决策树思维模型是一种有力的工具，让我们在繁杂的选择中找到方向，减少心中的不确定感。无论是在工作、学习，还是生活中的各类决策中，运用决策树都能帮助你做出更科学、更理智的判断。有了这份工具，未来的每一次选择都将变得更加清晰与自信。无论站在何种岔路口，让决策树成为你的优秀伙伴，助您作出明智的决定！

管理科学与工程考研面试10大必备问题 𐟓‹ 1. 线性规划是什么？能举个例子吗？线性规划是一种数学优化方法，用于解决资源分配问题。例如，在一个工厂中，线性规划可以帮助确定如何分配原料和人员以达到最大产量。 𐟌𓠥†𓧭–树是什么？你怎么理解它？决策树是一种用于分类和回归问题的机器学习方法。通过构建树形结构，它可以分析数据并做出预测。理解决策树有助于更好地掌握数据分析和机器学习的基础。 𐟌 系统仿真的作用和意义是什么？系统仿真是一种通过计算机模型模拟真实系统行为的方法。它可以帮助我们预测系统性能、优化系统设计和分析系统复杂性。在管理科学中，系统仿真被广泛应用于生产管理、物流优化等领域。 𐟓Š 管理科学与工程中常用的数据分析方法有哪些？管理科学与工程中常用的数据分析方法包括回归分析、方差分析、聚类分析和时间序列分析等。这些方法可以帮助我们更好地理解数据、预测未来和做出决策。 𐟓栤𛀤𙈦˜梁“存管理？主要策略有哪些？库存管理是确保企业拥有适当数量的库存，以满足客户需求的同时，最小化库存成本的过程。主要策略包括经济订货量模型、ABC分类法和库存补货策略等。 𐟔砥悤𝕧†解项目管理中的关键路径法？关键路径法是一种项目管理技术，用于确定项目中哪些任务是关键路径上的，从而优先处理这些任务以确保项目按时完成。它可以帮助项目经理更好地规划和管理项目进度。 𐟏�œ觔Ÿ产管理中，如何实现优化排程？优化排程是生产管理中的一项重要任务，通过合理安排生产计划和资源，以达到最大化生产效率和最小化成本的目标。常见的优化排程方法包括启发式算法、遗传算法和模拟退火算法等。 𐟛 ️ 阐述一下质量管理的主要方法和工具。质量管理的主要方法和工具包括六西格玛、全面质量管理（TQM）和精益生产等。这些方法可以帮助企业提高产品质量、减少浪费和提升客户满意度。 𐟓젨磩‡Š一下供应链管理的核心概念。供应链管理是确保产品从供应商到最终用户的整个过程中，物流、信息流和资金流的协调和优化。核心概念包括供应商管理、库存控制、订单处理和物流配送等。 𐟚š 管理科学与工程如何应用于物流领域？管理科学与工程在物流领域的应用非常广泛。通过运用线性规划、决策树、系统仿真等方法，可以帮助物流企业优化仓库布局、提高配送效率、减少运输成本等。 ⚠️ 论述风险管理的流程和要点。风险管理的流程包括风险识别、风险评估、风险应对和风险监控。要点在于识别潜在的风险因素、评估风险的影响和可能性、制定风险应对策略以及持续监控风险状况。

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！

如何在皇家霍洛威学院轻松应对预习挑战？亲爱的皇家霍洛威学院的小伙伴们！𐟑‹𐟎“ 刚到英国是不是感觉学习压力山大？别担心，这里有一些小贴士来帮你应对！英国的大学课程设置和国内确实有很大不同，尤其是那些听起来就让人头疼的科目，比如统计学与数据分析、运筹学与决策分析、金融管理、战略管理、组织行为学和市场营销。这些课程真的是既冷门又拉高GPA，是不是感觉脑细胞都要烧光了？𐟘‚ 特别是运筹学与决策分析，这可是重中之重！线性规划、整数规划、动态规划、排队论和库存管理，这些名词听起来就让人头大𐟘𑣀‚还有决策分析里的不确定性和风险管理、决策树分析、贝叶斯分析、多属性决策分析和决策支持系统，每一个都需要你认真对待。所以，赶紧行动起来吧！趁着假期，提前预习这些课程。我们有专业的导师团队，全天候在线，无论你什么时候有空，都可以随时参与学习。我们的4V1跟踪教学，全方位服务，保证你在任何时间点都有专业导师陪伴你度过难关𐟑。无论你是冷门专业还是热门专业，我们都能帮你找到适合你的学习方法，顺利通过每一门课程，取得好成绩𐟌Ÿ。赶快行动起来吧，别让学习焦虑影响你的心情！𐟒ꀀ

HKBU𐟇�‡𐩴m课程sem2选修comp7820要不要选 comp7820可视化分析与决策如图1⃣️就是平时assignment、quiz、final会出现的题目，基本上一个计算题的作答内容得写满一页纸。很多23fall 22fall会吐槽的一门课 ❌弊端： 1⃣️前面几个week理论部分很多，老师的英语纯内地英语，可能上课体验感不太好，听不懂不知道在讲什么，前面几周我也是快疯掉了。 2⃣️考试计算题作答内容太多，容易写不完当然也有好的地方比如1⃣️老师人不错，问问题很热心，耐心讲解 2⃣️期末考试的题目基本会出现在平时的作业和小考中，不难就是费时间。3⃣️末尾几周会讲到可视化分析的具体操作（用的tableu软件）总体而言，除了上课听感不太好外我都能接受吧，如果不太喜欢做计算的同学就不要选了，决策树的题目确实算得很烦人。#选课# #留学生赶due日常# #hkbu选课# #香港浸会大学itm选课# #comp7820# #可视化分析# #香港硕士# #一年制港硕# #计算机专业#

机器学习入门：从决策树到GANs 𐟑‹ 大家好！今天我们来聊聊机器学习算法的那些事儿！𐟧 𐟒𛊊现在，机器学习算法在各个领域都大放异彩。从图像识别到自然语言处理，再到推荐系统，机器学习算法为我们带来了无数便利和惊喜。 𐟌Ÿ 如果你对机器学习的基础知识感兴趣，那么决策树算法绝对值得一学！它简单易懂，就像建立了一个“问题树”，通过一系列的判断最终得到决策。这可是必备技能哦！#机器学习基础 #决策树算法 𐟘𒠥›𞥃识别领域，卷积神经网络 (CNN) 可是个大明星！通过局部感知和参数共享，CNN模型能够提取图像中的特征，从而实现超凡的图像识别能力！真的太神奇了！#图像识别 #卷积神经网络 𐟘 还有那些神奇的生成模型！你有没有注意到，最近社交媒体上充斥着由人工智能生成的图片和视频？这其中最著名的就是生成对抗网络 (GANs) 了！通过两个对抗的网络，GANs模型可以生成逼真的图像和文本，不仅能提供无限创作灵感，还能助你在艺术领域大放异彩！#生成模型 #GANs ✨ 当然，这些只是冰山一角！机器学习算法的应用范围十分广泛，还有很多其他算法，比如支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯 (Naive Bayes) 等等。无论你是初学者还是专家，都可以找到适合你的算法！#机器学习应用 #SVM #朴素贝叶斯小伙伴们，机器学习算法真的是帮助我们解决问题的得力助手！𐟙Œ𐟒ᠦ— 论你是想解决现实生活中的难题，还是想在科技领域大展拳脚，学习机器学习算法绝对是一个明智的选择！一起加油吧！𐟒갟’갟’ꀀ

机器学习十大经典算法详解机器学习在日常生活中的应用非常广泛，作为人工智能的重要支柱之一，它涵盖了十大经典算法。以下是这些算法的详细介绍： 𐟓Š 线性回归 𐟔„ 逻辑回归 𐟌𓠥†𓧭–树 𐟐Ÿ 朴素贝叶斯 𐟔𕠋-均值 𐟟⠦”歷向量机（SVM） 𐟔𔠦œ€近邻算法（KNN） 𐟌𒠩š机森林 𐟓‰ 降维 𐟧 人工神经网络（ANN）此外，机器学习还涵盖了四种主要的学习方式： 𐟓š 监督式学习 𐟔 非监督式学习 𐟓 半监督式学习 𐟒ꠥ𜺥Œ–学习这些算法和学习方式共同构成了机器学习的基础，为人工智能的应用提供了强大的支持。

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