決策樹
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決策樹的視頻教程
五分鐘學會python實現決策樹和隨機森林數據訓練和預測（詳細講解代碼，包教包會！）
介紹了一個python實現決策樹數據擬合并進行預測的案例，希望對大家有所幫助，代碼放在課程附件當中，歡迎大家在評論區提出問題討論。
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決策樹的實例教程
大數據————決策樹（decision tree）
決策樹（decision tree）：是一種基本的分類與回歸方法，主要討論分類的決策樹。
在分類問題中，表示基于特征對實例進行分類的過程，可以認為是if-then的集合，也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。
決策樹通常有三個步驟：特征選擇、決策樹的生成、決策樹的修剪。
用決策樹分類：從根節點開始，對實例的某一特征進行測試，根據測試結果將實例分配到其子節點，此時每個子節點對應著該特征的一個取值，如此遞歸的對實例進行測試并分配，直到到達葉節點，最后將實例分到葉節點的類中。
決策樹學習的目標：根據給定的訓練數據集構建一個決策樹模型，使它能夠對實例進行正確的分類。
決策樹學習的本質：從訓練集中歸納出一組分類規則，或者說是由訓練數據集估計條件概率模型。
決策樹學習的損失函數：正則化的極大似然函數
決策樹學習的測試：最小化損失函數
決策樹學習的目標：在損失函數的意義下，選擇最優決策樹的問題。
數據挖掘中決策樹是一種經常要用到的技術，可以用于分析數據，同樣也可以用來作預測。一個決策樹包含三種類型的節點：
決策節點：通常用矩形框來表示
機會節點：通常用圓圈來表示
終結點：通常用三角形來表示
剪枝是決策樹停止分支的方法之一，剪枝有分預先剪枝和后剪枝兩種。預先剪枝是在樹的生長過程中設定一個指標，當達到該指標時就停止生長，這樣做容易產生“視界局限”，就是一旦停止分支，使得節點N成為葉節點，就斷絕了其后繼節點進行“好”的分支操作的任何可能性。不嚴格的說這些已停止的分支會誤導學習算法，導致產生的樹不純度降差最大的地方過分靠近根節點。后剪枝中樹首先要充分生長，直到葉節點都有最小的不純度值為止，因而可以克服“視界局限”。
展開 摘要：本文使用界面化機器學習編程工具orange，進行決策樹回歸。
01 概覽
說明：
1 訓練集（包含特征集和標簽集）
2 決策樹
3 測試集（包含特征集和標簽集）
4 預測
5 得分
摘要：本文使用決策樹進行分類，回歸。
XGBoost 工作原理詳解
傳統機器學習模型（如決策樹和隨機森林）易于解釋，但在復雜數據集上往往難以保證準確性。XGBoost（Extreme Gradient Boosting 的縮寫）是一種先進的機器學習算法，專為實現高效性、快速性和高性能而設計。
樹算法的演進
決策樹 → 集成方法（Bagging）→ 隨機森林 → 提升方法（Boosting）→ 梯度提升 → XGBoost
XGBoost 是梯度提升的優化實現，屬于集成學習方法的一種，通過組合多個弱模型構建出更強的模型。它以決策樹作為基礎學習器，通過順序組合這些決策樹來提升模型性能——每棵新樹都會針對前序樹的預測誤差進行訓練，這一過程被稱為“提升”。XGBoost 內置并行處理功能，可快速在大型數據集上訓練模型，同時支持自定義設置，允許用戶根據具體問題調整模型參數以優化性能。
XGBoost 工作流程
XGBoost 按順序構建決策樹，每棵樹都試圖修正前序樹的錯誤，具體流程如下：
1. 初始化基礎學習器：訓練第一棵決策樹作為初始模型。在回歸任務中，該基礎模型直接預測目標變量的平均值。
2. 計算預測誤差：第一棵樹訓練完成后，計算預測值與實際值之間的誤差。
3. 訓練下一棵決策樹：基于前序樹的誤差訓練新樹，核心目標是修正前序樹的預測錯誤。
4. 迭代訓練過程：重復上述步驟，每棵新樹均以修正前序樹的誤差為目標，直至滿足停止條件（如達到預設樹數量、誤差收斂等）。
5. 組合預測結果：最終預測值為所有決策樹預測結果的總和。
XGBoost 算法的數學原理
XGBoost 可視為一個迭代過程，初始預測值通常設為 0，之后通過不斷添加決策樹來降低誤差。其數學表達如下：
1.
展開 它由大量的決策樹組成，這些決策樹作為一個整體運行。它使用Bagging和特征隨機性的概念來創建每棵獨立的樹。每棵決策樹都是從數據中隨機抽取樣本進行訓練。在隨機森林中，我們最終得到的樹不僅接受不同數據集的訓練，而且使用不同的特征來預測結果。
Bagging通常有兩種類型——決策樹的集合(稱為隨機森林)和決策樹以外的模型的集合。兩者的工作原理相似，都使用聚合方法生成最終預測，唯一的區別是它們所基于的模型。在sklearn中，我們有一個BaggingClassifier類，用于創建除決策樹以外的模型。
Boosting
增強集成方法通過重視先前模型的錯誤，將弱學習者轉化為強學習者。Boosting以順序的方式實現同構ML算法，每個模型都試圖通過減少前一個模型的誤差來提高整個過程的穩定性。
在訓練n+1模型時，數據集中的每個數據點都被賦予了相等的權重，這樣被模型n錯誤分類的樣本就能被賦予更多的權重（重要性）。誤差從n個學習者傳遞給n+1個學習者，每個學習者都試圖減少誤差。
ADA Boost是使用Boost生成預測的最基本模型之一。ADA boost創建一個決策樹樁森林(一個樹樁是一個只有一個節點和兩個葉子的決策樹)，不像隨機森林創建整個決策樹森林。它給分類錯誤的樣本分配更高的權重，并繼續訓練模型，直到得到較低的錯誤率。
Stacking
Stacking也被稱為疊加泛化，是David H. Wolpert在1992年提出的集成技術的一種形式，目的是通過使用不同的泛化器來減少錯誤。
疊加模型利用來自多個基礎模型的預測來構建元模型，用于生成最終的預測。堆疊模型由多層組成，其中每一層由幾個機器學習模型組成，這些模型的預測用于訓練下一層模型。
在疊加過程中，將數據分為訓練集和測試集兩部分。
展開 
決策樹的最新內容
XGBoost 工作原理詳解4個月前
組合預測結果：最終預測值為所有決策樹預測結果的總和。
XGBoost 算法的數學原理
XGBoost 可視為一個迭代過程，初始預測值通常設為 0，之后通過不斷添加決策樹來降低誤差。其數學表達如下：
1. 最終預測模型
? ：第 個數據點的最終預測值
? ：集成模型中決策樹的數量
? ：第 棵決策樹對第 個數據點的預測值
2.
- Python基礎與必備庫
- 使用Pandas進行數據處理與預處理
- 數據可視化技術
- 缺失數據處理與數據清洗
- 特征縮放與歸一化
- 分類數據編碼
- 理解機器學習中的回歸
- 簡單線性回歸與多元線性回歸
- 邏輯回歸與決策樹
人工智能與神經網絡
- 搭建機器學習環境
- Python基礎與必備庫
- 使用Pandas進行數據處理與預處理
- 數據可視化技術
- 缺失數據處理與數據清洗
- 特征縮放與歸一化
- 分類數據編碼
- 理解機器學習中的回歸
- 簡單線性回歸與多元線性回歸
- 邏輯回歸與決策樹
全書共 14 章，系統性地以數據挖掘和機器學習的經典算法為主線來組織內容，涵蓋數據挖掘的基礎知識、數據統計與可視化、數據預處理、關聯規則挖掘、回歸分析、決策樹、模型評估與集成學習、樸素貝葉斯、K 近鄰、支持向量機、神經網絡、聚類分析、文本分析，以及 RapidMiner 的高階功能等。
理論加案例，一文讀懂數據分析中的分類建模11個月前
在實際操作時，我們推薦邏輯回歸和決策樹這兩個基線算法。它們操作簡單，易上手且性能尚可。當你不知道用什么算法時，就可以嘗試用基線算法。
如果基線算法不滿足要求，或者你想做更進一步的探索，可以再嘗試其它的進階算法。
比如集成學習算法里的Bagging算法，就可以作為首選的進階算法。這種算法操作簡單，且魯棒性高，在處理高維度數據時表現不錯。
wx_fmt=png"></p><p><br></p><p>基于決策樹模型，可以<strong>直接識別出影響次品率的關鍵因素及其相應的決策規則</strong>，從而為后續的工藝優化提供明確的方向。
可以使用傳統的機器學習算法（如支持向量機、決策樹、隨機森林）或深度學習方法（如卷積神經網絡）進行分類。應用領域：紡織工業，用于評估纖維的質量，如強度、柔軟度和耐久性。生物醫學，在組織工程中分析細胞外基質的纖維結構。材料科學，研究復合材料中的纖維排列和取向。法醫學，通過分析纖維來輔助犯罪現場調查。
圖16 訓練/測試集配置
訓練算法選擇默認的基礎線性回歸和梯度提升決策樹兩種算法，精度指標和優化配置都選用默認配置。配置完成之后點擊保存按鈕。
8）模型訓練和結果查看
建模流程配置完成之后點擊訓練按鈕，如圖17，即可開始模型的訓練。
圖1
7
開啟模型訓練
模型訓練完成之后，向導式建模會以圖表的形式向用戶展示模型的評價指標。
1.決策樹原理
2.大數據問題
3.決策樹二分類
4.決策樹多分類
1.搜集數據
2.數據準備：導入并轉換數據、提取特征字段、提取標簽
3.
，tSNE等
數據探索分析（EDA）
2 案例實踐教學二：利用Python讀取組學CSV數據并進行數據探索可視化分析（Exploratory data analysis,EDA）
經典機器學習模型及多組學應用 目標：對在多組學整合分析中最常使用的幾種機器學習模型進行介紹，總結它們的優缺點及適用范圍，通過動手實踐快速掌握幾種方法
線性模型（線性回歸、梯度下降、正則化、回歸的評價指標）
決策樹
