随机森林汇报代码大全.pptx

"随机森林汇报代码大全.pptx" 随机森林汇报代码大全.pptx是关于机器学习算法中的决策树和随机森林的综合性报告。该报告对决策树的结构、训练和测试进行了详细的介绍，并对熵的计算和信息增益进行了深入的分析。 决策树是一种有监督学习算法，它通过对样本的特征进行多次判断（决策），从而分出样本类别。决策树的结构主要由根节点、非叶子节点和叶子节点组成。根节点是第一个决策点，非叶子节点是中间过程的决策点，而叶子节点是最终的决策结果。 决策树的构建主要有两步：训练阶段和测试阶段。在训练阶段，从给定的训练集构造出来一棵树，从跟节点开始选择特征，如何进行特征切分。问题是根节点的选择该用哪个特征呢？接下来呢？如何切分呢？决策树如何切分特征（选择节点）想象一下：我们的目标应该是根节点就像一个老大似的能更好的切分数据（分类的效果更好），根节点下面的节点自然就是二当家了。 熵是表示随机变量不确定性的度量公式为Ent(D)=∑ -pi * logpi, i=1,2, ... , n。熵的计算可以用来衡量决策树的分类效果。例如，A集合[1,1,1,1,1,1,1,1,2,2]的熵为-0.8xlog0.8-0.2xlog0.2=0.722，而B集合[1,2,3,4,5,6,7,8,9,1]的熵为-0.2xlog0.2+8*（-0.1xlog0.1）=3.122。 ID3算法是决策树构造的一种方法，通过信息增益来选择特征。例如，在历史数据中（14天）有9天打球，5天不打球，所以此时的熵应为：熵值计算：5/14 * 0.971 + 4/14 * 0 + 5/14 * 0.971 = 0.693（gain(temperature)=0.029 gain(humidity)=0.152 gain(windy)=0.048）。信息增益：系统的熵值从原始的0.940下降到了0.693，增益为0.247。 然而，ID3算法也存在一些缺点，例如，如果把编号1—14也算为特征，那么按照公式，Ent（D|A）=1/14 X (-1*log1) X 14 = 0Gain（D，A）=0.940-0=0.940一步就分完类，但这显然是不正确的。因此，需要对ID3算法进行改进，例如C4.5算法。 CART分类树算法和CART回归树算法是决策树的两种形式，它们都可以用来分类和回归。决策树与随机森林的关系是，随机森林是多棵决策树的集合，它可以提高分类和回归的准确性。 处理连续值是决策树的一个重要问题，离散化区间划分熵值分割是其中的一种方法。连续值的处理可以通过离散化来实现，例如，将连续值分为多个离散的区间，然后计算每个区间的熵值。 随机森林汇报代码大全.pptx对决策树和随机森林进行了深入的介绍，涵盖了决策树的结构、训练和测试、熵的计算和信息增益、ID3算法和其缺点、CART分类树算法和CART回归树算法、决策树与随机森林的关系、处理连续值等方面的知识点。