标签：Python 本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。 库 需要3个库：pandas，sklearn,matplotlib。...步骤1：决策树模型的工作原理 决策树通常是由根节点、决策节点和叶节点组成的二叉树，是一棵上下颠倒的树，树根在顶部，叶子在树的底部。...在每个决策中，节点都是以某种方式分割数据的条件，叶节点表示最终结果。这个术语听起来很复杂，但在现实生活中，你可能已经见过很多次决策树了。下面是一个非常简单的决策树示例，可用于预测你是否应该买房。...2.对于每一个拆分，都有一个分数来量化拆分的“好”程度。例如，将数据拆分为50-50的条件不是很好的拆分。计算分割质量的特定函数也是我们可以指定的超参数。...3.这个过程对每个内部决策节点重复，直到我们到达一个叶子节点。叶子节点的组成部分也是一个我们可以指定的超参数。
从自上而下的角度，树中的每个节点都有一个拆分规则。在最底部，每个叶节点输出一个值或一个类。注意，输出可以重复。每个拆分规则可以表征为： 对于某些维度和，我们可以从叶节点了解到预测结果。...我们应该为每个现有的区域（叶节点）执行此操作，并根据定义好的度量标准选择出最佳区域分割。 简而言之，我们需要选择一个区域（叶节点），然后选择一个特征，再之后选择一个阈值来形成一个新的分割。...正规化 那么问题来了，我们什么时候选择停止决策树的生长呢？当然，你可以说当叶子只包含一种标签时，我们就停止训练。然而，这将导致高方差和低偏差问题，也就是说过度拟合。...一些现有的解决方式如下所示： 1，最小叶子结点大小：我们可以设置最小叶子结点大小。 2，最大深度：我们还可以在树深度上设置阈值。 3，最大节点数：当树中的节点数达到叶节点的阈值时，我们可以停止训练。...这将会为决策树带来一些问题。如下图所示，我们必须在每个轴上设置多个分裂点以保证准确性，因为每次只允许分割一个特征空间。这就是为什么下图中总是出现平行线的原因。 ?
本文将详细探讨决策树的基本概念、工作原理、构建过程、优缺点、实际应用场景，并提供Python代码示例来展示如何实现和使用决策树。 什么是决策树？ 决策树是一种用于进行决策和预测的图形化工具。...它通过一系列的选择将数据分割成更小的部分，最终形成一个树形结构，其中每个节点代表一个特征，每条边代表一个特征的取值，而每个叶子节点则表示最终的决策结果或预测输出。...叶子节点：树的终端节点，表示最终的预测结果。 决策树的图示 以下是一个简单的决策树示例： 在这个示例中，根节点是湿度特征，树的分支依次根据风速和温度特征进行进一步的决策。...min_samples_split：控制拆分内部节点所需的最小样本数。 min_samples_leaf：控制叶子节点所需的最小样本数。...在本文中，我们详细介绍了决策树的基本原理、构建过程及其应用，并通过Python代码示例展示了如何使用决策树进行分类任务。希望这篇博客能帮助你更好地理解决策树及其在机器学习中的应用。
决策树的复杂度可由叶子数 T 组成，叶子节点越少模型越简单，此外叶子节点也不应该含有过高的权重 w （类比 LR 的每个变量的权重），所以目标函数的正则项可以定义为： 即决策树模型的复杂度由生成的所有决策树的叶子节点数量...，然后获取叶子节点上的样本集合，最后在求损失函数。...1.1.3 最优切分点划分算法 在决策树的生长过程中，一个非常关键的问题是如何找到叶子的节点的最优切分点，Xgboost 支持两种分裂节点的方法——贪心算法和近似算法。...XGBoost 在构建树的节点过程中只考虑非缺失值的数据遍历，而为每个节点增加了一个缺省方向，当样本相应的特征值缺失时，可以被归类到缺省方向上，最优的缺省方向可以从数据中学到。...1.2 工程实现 1.2.1 块结构设计 我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是在每次寻找最佳分裂点是都需要对特征的值进行排序。
决策树的复杂度可由叶子数 T 组成，叶子节点越少模型越简单，此外叶子节点也不应该含有过高的权重 w （类比 LR 的每个变量的权重），所以目标函数的正则项可以定义为： 即决策树模型的复杂度由生成的所有决策树的叶子节点数量...，然后获取叶子节点上的样本集合，最后在求损失函数。...1.1.3 最优切分点划分算法 在决策树的生长过程中，一个非常关键的问题是如何找到叶子的节点的最优切分点，Xgboost 支持两种分裂节点的方法——贪心算法和近似算法。...1.2 工程实现 1.2.1 块结构设计 我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是在每次寻找最佳分裂点是都需要对特征的值进行排序。...无论增益多大，乘以该比例之后几乎可以忽略；较大的那个拆分样本集，它几乎就是原始的样本集，增益几乎为零； 影响决策树学习：决策树依赖的是数据的统计信息，而独热码编码会把数据切分到零散的小空间上。
决策树 决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图： ?...假设每个记录有一个属性'ID',若按照ID进行分割的话，在这个属性上，能够取得的特征值是样本数，特征数目太多，无论以哪一个ID进行划分，叶子节点的值只会有一个，纯度很大，得到的信息增益很大，这样划分出来的决策树没有意义...分支直到每个叶子节点上的人的年龄都唯一(这太难了)，或者达到预设的终止条件(如叶子个数上限)，若最终叶子节点上人的年龄不唯一，则以该节点上所有人的平均年龄作为该叶子节点的预测年龄。...那么如何得到优秀的组合树呢？ 一种办法是贪心算法，遍历一个节点内的所有特征，按照公式计算出按照每一个特征分割的信息增益，找到信息增益最大的点进行树的分割。...xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。
至于抑制单颗决策树的复杂度的方法有很多，比如限制树的最大深度、限制叶子节点的最少样本数量、限制节点分裂时的最少样本数量、吸收 bagging 的思想对训练样本采样（subsample），在学习单颗决策树时只使用一部分训练样本...、借鉴随机森林的思路在学习单颗决策树时只采样一部分特征、在目标函数中添加正则项惩罚复杂的树结构等。...回到第 1 步，递归执行到满足特定条件为止 3.5 收益的计算 如何计算每次分裂的收益呢？...（该分裂增加了一个叶子节点）带来的惩罚。...算法每次迭代生成一颗新的决策树 ; 2. 在每次迭代开始之前，计算损失函数在每个训练样本点的一阶导数和二阶导数 ; 3. 通过贪心策略生成新的决策树，通过等式(7) 计算每个叶节点对应的预测值 4.
第一种，树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应，这一种方法称为回归树。第二种，树上的叶子节点对应一个线性模型，最后的结果由线性模型给出。这一种方法称为模型树。 今天我们先来看看其中的回归树。...在分类树当中，我们一个叶子节点代表一个类别的预测值，这个类别的值是落到这个叶子节点当中训练样本的类别的众数，也就是出现频率最高的类别。在回归树当中，叶子节点对应的自然就是一个连续值。...这个连续值是落到这个节点的训练样本的均值，它的误差就是这些样本的均方差。 另外，之前我们在选择特征的划分阈值的时候，对阈值的选择进行了优化，只选择了那些会引起预测类别变化的阈值。...在实现决策树的主体部分之前，我们先来实现两个辅助函数。第一个辅助函数是计算一批样本的方差和，第二个辅助函数是获取样本的均值，也就是子节点的预测值。...由于我们是回归模型，如果不对决策树的生长加以限制，那么很有可能得到的决策树的叶子节点和训练样本的数量一样多。这显然就陷入了过拟合了，对于模型的效果是有害无益的。
而且有尽量大的泛化能力（更为本质的东西），从数学角度看这是一个泛函最优化，多目标，看下目标函数： 直观上看，目标要求预测误差尽量小，叶子节点尽量少，节点数值尽量不极端（这个怎么看，如果某个样本...在分裂的时候，你可以注意到，每次节点分裂，loss function被影响的只有这个节点的样本，因而每次分裂，计算分裂的增益（loss function的降低量）只需要关注打算分裂的那个节点的样本。...80%E4%BB%8B/ 接下来，继续分裂，按照上述的方式，形成一棵树，再形成一棵树，每次在上一次的预测基础上取最优进一步分裂/建树，是不是贪心策略？！...，至于具体地分到哪个节点还需要某算法来计算， 算法的主要思想是，分别假设特征缺失的样本属于右子树和左子树，而且只在不缺失的样本上迭代，分别计算缺失样本属于右子树和左子树的增益，选择增益最大的方向为缺失数据的默认方向...这里说下我的理解：第一棵树形成之 Xgboost和深度学习的关系，陈天奇在Quora上的解答如下： 不同的机器学习模型适用于不同类型的任务。
搞定这三个概念后就能明白GBDT是如何工作的，要继续理解它如何用于搜索排序则需要额外理解RankNet概念，之后便功德圆满。下文将逐个碎片介绍，最终把整张图拼出来。...作为对比，先说分类树，我们知道C4.5分类树在每次分枝时，是穷举每一个feature的每一个阈值，找到使得按照feature阈值分成的两个分枝的熵最大的feature和阈值（...熵最大的概念可理解成尽可能每个分枝的男女比例都远离1:1），按照该标准分枝得到两个新节点，用同样方法继续分枝直到所有人都被分入性别唯一的叶子节点，或达到预设的终止条件，若最终叶子节点中的性别不唯一，则以多数人的性别作为该叶子节点的性别...回归树总体流程也是类似，不过在每个节点（不一定是叶子节点）都会得一个预测值，以年龄为例，该预测值等于属于这个节点的所有人年龄的平均值。...分枝直到每个叶子节点上人的年龄都唯一（这太难了）或者达到预设的终止条件（如叶子个数上限），若最终叶子节点上人的年龄不唯一，则以该节点上所有人的平均年龄做为该叶子节点的预测年龄。
至于抑制单颗决策树的复杂度的方法有很多，比如限制树的最大深度、限制叶子节点的最少样本数量、限制节点分裂时的最少样本数量、吸收bagging的思想对训练样本采样（subsample），在学习单颗决策树时只使用一部分训练样本...、借鉴随机森林的思路在学习单颗决策树时只采样一部分特征、在目标函数中添加正则项惩罚复杂的树结构等。...根据上一步的结果，找到最佳的树结构，用等式(7)为树的每个叶子节点计算预测值 然而，可能的树结构数量是无穷的，所以实际上我们不可能枚举所有可能的树结构。...回到第1步，递归执行到满足特定条件为止 3.5 收益的计算 如何计算每次分裂的收益呢？...算法每次迭代生成一颗新的决策树 ; 2. 在每次迭代开始之前，计算损失函数在每个训练样本点的一阶导数和二阶导数 ; 3.
w w表示节点的数值（这是回归树的东西，分类树对应的是类别） 直观上看，目标要求预测误差尽量小，叶子节点尽量少，节点数值尽量不极端（这个怎么看，如果某个样本label数值为4，那么第一个回归树预测...在分裂的时候，你可以注意到，每次节点分裂，loss function被影响的只有这个节点的样本，因而每次分裂，计算分裂的增益（loss function的降低量）只需要关注打算分裂的那个节点的样本。...接下来，继续分裂，按照上述的方式，形成一棵树，再形成一棵树，每次在上一次的预测基础上取最优进一步分裂/建树，是不是贪心策略？！...没错，在选择最佳分裂点，进行枚举的时候并行！（据说恰好这个也是树形成最耗时的阶段） Attention：同层级节点可并行。具体的对于某个节点，节点内选择最佳分裂点，候选分裂点计算增益用多线程并行。...，至于具体地分到哪个节点还需要某算法来计算， 算法的主要思想是，分别假设特征缺失的样本属于右子树和左子树，而且只在不缺失的样本上迭代，分别计算缺失样本属于右子树和左子树的增益，选择增益最大的方向为缺失数据的默认方向
这是一个可解释的模型，因为它非常像我们人类进行分类的过程：在我们做出决定之前（在理想世界中），我们会对可用数据进行一系列的询问。 决策树的技术细节在于如何形成关于数据的问题。...简单的决策树 除叶子节点（彩色终端节点）外，所有节点都有5个部分： 基于某个特征的一个值对数据进行的提问，每个提问都有一个真或假的答案可以分裂节点。根据答案，数据点相应地向下移动。...根节点的基尼不纯度 在每个节点，决策树要在所有特征中搜索用于拆分的值，从而可以最大限度地减少基尼不纯度。（拆分节点的另一个替代方法是使用信息增益）。...用于拆分节点的随机特征子集 随机森林中的另一个主要概念是，只考虑所有特征的一个子集来拆分每个决策树中的每个节点。...我喜欢将模型调整视为给一个机器学习算法寻找最佳设置。我们可以在随机森林中优化的东西包括决策树的数量，每个决策树的最大深度，拆分每个节点的最大特征数量，以及叶子节点中所能包含的最大数据点数。
F上建立决策树(CART) (4) 重复(1)-(3)产生多个决策树 (5) 投票(average) ?...同理，预测的过程也要先经过所有基模型的预测形成新的测试集，最后再对测试集进行预测. ? 别人的一个图画的很好，这里拿来： ?...每次模型在梯度方向上的减少的部分，可以认为是一个“小”的或者“弱”的模型，最终我们会通过加权(也就是每次在梯度方向上下降的距离）的方式将这些“弱”的模型合并起来，形成一个更好的模型....GBDT 一个树的定义可以分成两个部分: 结构部分和叶子权重部分. 假设q是结构映射函数把输入映射到叶子的索引号上面去，w表示叶子节点的权重. 则树可以表示为: ?...算法每次迭代生成一颗新的决策树 计算损失函数对每个样本的一阶导gi和二阶导hi 通过贪心策略生成新的决策树，同时计算每个叶子节点的权重w 把新生成的决策树f(x)添加到模型: ?
2）后剪枝 在已经生成的决策树上进行剪枝，从而得到简化版的剪枝决策树。 C4.5 采用的悲观剪枝方法，用递归的方式从低往上针对每一个非叶子节点，评估用一个最佳叶子节点去代替这课子树是否有益。...第二步到第三步可能看的不是特别明白，这边做些解释：第二步是遍历所有的样本后求每个样本的损失函数，但样本最终会落在叶子节点上，所以我们也可以遍历叶子节点，然后获取叶子节点上的样本集合，最后在求损失函数。...3）最优切分点划分算法 在决策树的生长过程中，一个非常关键的问题是如何找到叶子的节点的最优切分点，Xgboost 支持两种分裂节点的方法——贪心算法和近似算法。 A.贪心算法 从深度为 ?...，用该特征的最佳分裂点作为分裂位置，在该节点上分裂出左右两个新的叶节点，并为每个新节点关联对应的样本集 回到第 1 步，递归执行到满足特定条件为止 那么如何计算每个特征的分裂收益呢？...2、工程实现 1）块结构设计 我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是在每次寻找最佳分裂点是都需要对特征的值进行排序。
每次划分数据集时，我们只选取一个特征属性，若训练集中存在20个特征，第一次我们选择哪个特征作为划分的参考属性呢？...，数据将被 向下传递到树分支 的下一个节点， 在这个节点上，我们可以额再次划分数据。...后续还会介绍其他决策树算法，如 C4.5 和 CART，这些算法在运行时并不总是在每次划分分组时都会消耗特征。...然而用创建好的决策树解决分类问题，则可以很快完成。 因此，为了节省计算时间，最好能够在每次执行分类时调用已经构造好的决策树。...为了减少过度匹配问题，可以裁剪决策树，去掉不必要叶子节点（若此叶子结点仅增加少许信息），将它并入其他叶子节点中，即合并相邻的无法产生大量信息增益的叶子节点。
决策树在很多公司都实际运用于风险控制，之前阐述了决策树-ID3算法和C4.5算法、CART决策树原理（分类树与回归树）和Python中应用决策树算法预测客户等级。...本文致力于让大家彻底理解决策树的Python实现，能自己动手实现相关项目。 出于职业道德本文只阐述sklearn实现原理，不涉及项目详情。...5.子节点：由父节点根据某一规则分裂而来的节点。 6.节点的深度：节点与决策树根节点的距离，如根节点的子节点的深度为1. 7.决策树的深度：所有叶子节点的最大深度。...默认值None，即节点将展开到所有叶子都是纯的或直到所有叶子都含有少于最小分割的样本。 min_samples_split：拆分内部节点所需的最小样本数，默认值2。...为了把训练好的决策树结构更清晰地展示出来，可以用graphviz绘图，这是一个独立的软件，和python中其它的包安装有些区别，具体安装步骤如下： step1：如果有需要，可以自行到官网https://
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