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关于决策树的优缺点

2020-10-23 04:50来源:本站 作者:admin点击:

  2•、训练需要的数据少其他机器学习模型通常需要数据规范化比如构建虚拟变量和移除缺失值

  3、由于训练决策树的数据点的数量导致了决策树的使用开销呈指数分布训练树模型的时间复杂度是参加训练数据点的对数值

  4、能够处理数值型数据和分类数据其他的技术通常只能用来专门分析某一种的变量类型的数据集

  6、使用白盒模型。如果某种给定的情况在模型中是可以观察的那么就可以轻易的通过布尔逻辑来解释这种情况相比之下在黑盒模型中的结果就是很难说明清楚了

  1、决策树模型容易产生一个过于复杂的模型这样的模型对数据的泛化性能会很差。这就是所谓的过拟合一些策略像剪枝、设置叶节点所需要的最小样本数或者设置数的最大深度就是避免出现该问题的最有效的方法。剪枝在机器学习经典算法中决策树算法的重要性想必大家都是知道的。不管是ID3算法还是比如C4•.5算法等等都面临一个问题就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的说白了是太精确了。由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树。解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝剪去影响预测精度的分支。常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种。预剪枝技术主要是通过建立某些规则限制决策树的充分生长, 后剪枝技术则是待决策树充分生长完毕后再进行剪枝。

  2、决策树可能是不稳定的因为在数据中的微小变化可能会导致完全不同的树生成。这个问题可以通过决策树的集成来得到缓解

  3、在多方面性能最优和简单化概念的要求下学习一颗最优决策树通常是一个NP难问题关于NP问题

  因此实际的决策树学习算法是基于启发式算法例如在每个节点进行局部最优决策的贪心算法这样的算法不能保证返回全局最有决策树这个问题可以通过集成学习来训练多颗决策树来缓解这多棵决策树一般通过对特征和样本又放回的随机采样来生成

  4、有些概念很难被决策树学习到因为决策树很难清楚的表述那些概念例如XOR奇偶或者复用器问题

  5、如果某些类在问题中占主导地位会使得创始的决策树有偏差因此建议在拟合前先对数据集进行平衡。

  ##从智库百科摘取 优点: 1、可以生成可以理解的规则 2、计算量相对不是很大 3、可以处理连续和种类字段 4、可以清晰的显示哪些字段比较重要(这一特性可以用于特征选择) 缺点•: 1、对连续型字段比较难预测 2、对于有时间顺序数据,需要许多预处理工作(为什么?) 3•、当类别较多时,错误可能增加的比较快 4、对处理特征关联性比较强的数据时,表现的不是太好 5、一般的算法分类的时•..•.

  朴素贝叶斯:优点:对小规模的数据表现很好,适合多分类任务,适合增量式训练。 缺点:对输入数据的表达形式很敏感(连续数据的处理方式)。

  :优点:计算量简单,可解释性强,比较适合处理有缺失属性值的样本,能够处理不相关的特征。缺点:容易过拟合(后续出现了随机森林,减小了过拟合现象)。 逻辑回归:优点:实现简单,分类时计算量非常小,速度很快,存储资源低•。缺点:容易欠拟合,一般准确度不高;只能处

  1. 概述 近年来•,随着大数据•、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展,这些新技术与金融业务深度融合,释放出了金融创新活力和应用潜能,这大大推动了我国金融业转型升级,助力金融更好地服务实体经济•,有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中,又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛•。从发展特点和趋势来看,“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础,金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化..•.

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