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PPT,a clickto unlimitedpossibilities汇报人PPT目录分类和回归树定义分类树用于分类任务的决策树模型回归树用于回归任务的决策树模型树结构由节点和边组成,每个节点表示一个特征或属性,边表示决策规则训练过程通过不断分裂、剪枝等操作来构建决策树,并使用训练数据集进行训练和优化分类和回归树的应用场景金融领域用于预测股票医疗领域用于疾病预测、自然语言处理用于情感价格、信用评分等药物发现等分析、文本分类等推荐系统用于个性化推图像识别用于目标检测、荐、广告投放等图像分类等分类和回归树的优缺点缺点容易过拟合,特优点简单易懂,易于别是当决策树深度过大理解和实现;对数据的时;对于某些其他模型缺失和非线性关系具有易于处理的情形,决策树可能无法给出令人满较强的适应性;能够自意的结果;在某些情况动进行特征选择,降低下,决策树可能对新数过拟合的风险据的变化比较敏感分类树的构建过程特征选择选择对分类最有用的特征树的生成根据特征选择结果生成决策树剪枝通过剪去部分分支来简化决策树评估使用验证数据集评估分类树的性能分类树的剪枝策略预剪枝策略在构建树的过程中,成本复杂度剪枝策略结合预剪枝提前停止树的生长以避免过拟合和后剪枝,通过计算不同子树的复杂度来选择最优子树添加标题添加标题添加标题添加标题后剪枝策略构建完整的树,然后基于模型的剪枝策略利用其他模通过删除部分子树来简化模型型对现有树进行评估,并删除可能导致过拟合的子树分类树的评估指标准确率查准率查全率F1值回归树的构建过程特征选择选择与树的生长根据特剪枝通过剪枝策评估使用验证集目标变量最相关的征选择结果,递归略避免过拟合,提评估模型的性能,特征地构建决策树高泛化能力调整剪枝参数回归树的剪枝策略前剪枝策略后剪枝策略预剪枝策略代价复杂度剪在树的构建过枝策略通过在树的构建过在构建完整的程中,通过设计算每个子树程中,通过停树后,通过删定阈值来控制的代价复杂度止分裂节点来除部分子树来树的深度或复来选择最优子剪去部分子树简化树杂度树回归树的评估指标l均方误差衡量预测值与真实值之间的误差l均方根误差均方误差的平方根,用于衡量预测值与真实值之间的波动性l平均绝对误差预测值与真实值之间的平均绝对差值l平均相对误差预测值与真实值之间的平均相对误差,用于衡量预测值的准确度基于决策树的分类和回归方法决策树算法原理分类和回归树的决策树剪枝方法决策树与其他机实现步骤器学习算法的对比基于随机森林的分类和回归方法随机森林算法原分类和回归树的随机森林的优缺实际应用案例展理实现过程点分析示基于梯度提升决策树的分类和回归方法梯度提升决策树算法原理基于梯度提升决策树的分类和回归方法算法流程及实现步骤优缺点分析基于支持向量机的分类和回归方法支持向量机(SVM)的基本原SVM在分类和回归问题中的应理用基于SVM的分类和回归树的实实验结果及分析现过程信用卡欺诈检测案例背景介绍信用卡欺诈是全球性的问欺诈检测方法分类和回归树模型被题,给银行和消费者带来巨大损失广泛应用于信用卡欺诈检测,通过分析历史数据,识别欺诈行为模式应用案例某银行采用分类和回归树结论分类和回归树模型在信用卡模型进行信用卡欺诈检测,准确率高欺诈检测中具有高效、准确的优点,达99%,有效减少了欺诈事件的发生为银行和消费者提供了有力保障房价预测案例数据集介绍数据来源、数据房价预测模型构建分类和回归树模型选择、模型参数设置预处理和特征选择和训练过程房价预测结果展示模型评估房价预测案例总结模型优缺点、应用场景和未来改进方向指标、预测结果分析和可视化股票价格预测案例数据来源选取某只股票的历史交易数据数据预处理对数据进行清洗、整理和特征提取建立模型使用分类和回归树算法构建预测模型模型评估通过交叉验证等方法评估模型的预测性能实际应用将模型应用于股票价格预测,提供投资建议其他应用案例信用卡欺诈检测股票价格预测添加标题添加标题添加标题添加标题医疗诊断天气预报分类和回归树的优势与不足优势简单易懂,易于理解和实现;对数据的缺失和非线性关系具有较强的适应性;能够处理多种类型的数据;可以用于回归和分类问题不足容易过拟合,特别是当决策树深度过大时;对于某些其他算法易于处理的异常值和噪声数据,决策树可能会表现得不够稳定;在某些情况下,决策树可能对新数据的变化过于敏感未来研究方向与挑战改进分类和回归树的性能和效率研究如何更好地处理不平衡数据集添加标题添加标题添加标题添加标题探索新的特征选择和特征工程技术探索分类和回归树在深度学习框架下的应用汇报人PPT。