决策树回归预测模型优度检验

建立完回归模型后,还需要验证咱们建立的模型是否合适,换句话说,就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系,这个验证标准一般就选用拟合优度. 拟合优度是指回归方程对观测值的拟合程度.度量拟合优度的统计量是判定系数R^2.R^2的取值范围是[0,1].R^2的值越接近1,说明回归方程对观测值的拟合程度越好:反之,R^2的值越接近0,说明回归方程对观测值的拟合程度越差. 拟合优度问题目前还没有找到统一的标准说大于多少就代表模型准确,一般默认大于0.8即可 拟合优度的公式:R^2 = 1

神经网络模型一般用来做分类,回归预测模型不常见,本文基于一个用来分类的BP神经网络,对它进行修改,实现了一个回归模型,用来做室内定位.模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换,或者说把非线性激活函数Sigmoid换成f(x)=x函数.这样做的主要原因是Sigmoid函数的输出范围太小,在0-1之间,而回归模型的输出范围较大.模型修改如下: 代码如下: #coding: utf8 '''' author: Huangyuliang ''' import json import random impo

本文实例讲述了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树 决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法.目标是创建一个模型,通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值. 例如,在下面的例子中,决策树通过一组if-then-else决策规则从数据中学习到近似正弦曲线的情况.树越深,决策规则越复杂,模型也越合适. 决策树的一些优势是: 便于说明和理解,树可以可视化表达: 需要很少的数据准备.其他技术通常需要

本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用sklearn做各种回归 基本回归:线性.决策树.SVM.KNN 集成方法:随机森林.Adaboost.GradientBoosting.Bagging.ExtraTrees 1. 数据准备 为了实验用,我自己写了一个二元函数,y=0.5*np.sin(x1)+ 0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+3.其中x1的取值范围是0~50,x2的取值范围是-10~10,x1和x2的训练集一共有5

案例:该数据集的是一个关于每个学生成绩的数据集,接下来我们对该数据集进行分析,判断学生是否适合继续深造 数据集特征展示 1 GRE 成绩 (290 to 340) 2 TOEFL 成绩(92 to 120) 3 学校等级 (1 to 5) 4 自身的意愿 (1 to 5) 5 推荐信的力度 (1 to 5) 6 CGPA成绩 (6.8 to 9.92) 7 是否有研习经验 (0 or 1) 8 读硕士的意向 (0.34 to 0.97) 1.导入包 import numpy as np impo

决策树之CART(分类回归树)详解,具体内容如下 1.CART分类回归树简介   CART分类回归树是一种典型的二叉决策树,可以处理连续型变量和离散型变量.如果待预测分类是离散型数据,则CART生成分类决策树:如果待预测分类是连续型数据,则CART生成回归决策树.数据对象的条件属性为离散型或连续型,并不是区别分类树与回归树的标准,例如表1中,数据对象xi的属性A.B为离散型或连续型,并是不区别分类树与回归树的标准. 表1 2.CART分类回归树分裂属性的选择   2.1 CART分类树--待预测

从这一章开始进入正式的算法学习. 首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法. 1.决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归.不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难.典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题. 决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题.因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点. J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法.后续的C4.5,

在使用.NET进行快速地上手与开发出应用程序后,接下来面临的问题可能就是程序性能调优方面的问题,而性能调优有时候会涉及方方面面的问题,如程序宿主系统.数据库.网络环境等等,而当程序异常庞大复杂的时候,性能调优将变得更加无从下手. 本系列文章主要会介绍一些.NET性能调优的工具.Web性能优化的规则(如YSlow)及方法等等内容.成文前最不希望看到的就是园子里不间断的"哪个语言好,哪个语言性能高"的争论,不多说,真正的明白人都应该知道这样的争论有没有意义,希望我们能从实际性能优化的角度去

决策树分类与上一篇博客k近邻分类的最大的区别就在于,k近邻是没有训练过程的,而决策树是通过对训练数据进行分析,从而构造决策树,通过决策树来对测试数据进行分类,同样是属于监督学习的范畴.决策树的结果类似如下图: 图中方形方框代表叶节点,带圆边的方框代表决策节点,决策节点与叶节点的不同之处就是决策节点还需要通过判断该节点的状态来进一步分类. 那么如何通过训练数据来得到这样的决策树呢? 这里涉及要信息论中一个很重要的信息度量方式,香农熵.通过香农熵可以计算信息增益. 香农熵的计算公式如下: p(xi)

一.算法简要 我们希望有这么一种函数:接受输入然后预测出类别,这样用于分类.这里,用到了数学中的sigmoid函数,sigmoid函数的具体表达式和函数图象如下: 可以较为清楚的看到,当输入的x小于0时,函数值<0.5,将分类预测为0:当输入的x大于0时,函数值>0.5,将分类预测为1. 1.1 预测函数的表示 1.2参数的求解 二.代码实现 函数sigmoid计算相应的函数值:gradAscent实现的batch-梯度上升,意思就是在每次迭代中所有数据集都考虑到了:而stoGradAscen

本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容,同时介绍了一些机器学习中的概念,具体如下. Logistic回归的主要目的:寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数 拟合.插值和逼近是数值分析的三大工具 回归:对一直公式的位置参数进行估计 拟合:把平面上的一些系列点,用一条光滑曲线连接起来 logistic主要思想:根据现有数据对分类边界线建立回归公式.以此进行分类 sigmoid函数:在神经网络中它是所谓的激励函数.当输入大于0时,输出趋向于1,输入小于0时,输出趋向0

决策树也是有监督机器学习方法. 电影<无耻混蛋>里有一幕游戏,在德军小酒馆里有几个人在玩20问题游戏,游戏规则是一个设迷者在纸牌中抽出一个目标(可以是人,也可以是物),而猜谜者可以提问题,设迷者只能回答是或者不是,在几个问题(最多二十个问题)之后,猜谜者通过逐步缩小范围就准确的找到了答案.这就类似于决策树的工作原理.(图一)是一个判断邮件类别的工作方式,可以看出判别方法很简单,基本都是阈值判断,关键是如何构建决策树,也就是如何训练一个决策树. (图一) 构建决策树的伪代码如下: Check i

本文申明:此文为学习记录过程,中间多处引用大师讲义和内容. 一.概念 决策树(Decision Tree)是一种简单但是广泛使用的分类器.通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类.决策数有两大优点:1)决策树模型可以读性好,具有描述性,有助于人工分析:2)效率高,决策树只需要一次构建,反复使用,每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度. 看了一遍概念后,我们先从一个简单的案例开始,如下图我们样本: 对于上面的样本数据,根据不同特征值我们最后是选择是否约会,我们先自定义的一个决策树

Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程,为最大化方程,利用牛顿梯度上升求解方程参数. 优点:计算代价不高,易于理解和实现. 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高. 使用数据类型:数值型和标称型数据. 介绍逻辑回归之前,我们先看一问题,有个黑箱,里面有白球和黑球,如何判断它们的比例. 我们从里面抓3个球,2个黑球,1个白球.这时候,有人就直接得出了黑球67%,白球占比33%.这个时候,其实这个人使用了最大似然概率的思想,通俗来讲,

本文实例讲述了决策树剪枝算法的python实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象,树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值.决策树仅有单一输出,如果有多个输出,可以分别建立独立的决策树以处理不同的输出. ID3算法:ID3算法是决策树的一种,是基于奥卡姆剃刀原理的,即用尽量用

本文实例为大家分享了树回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #-*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/python ''''' 回归树 连续值回归预测 的 回归树 ''' # 测试代码 # import regTrees as RT RT.RtTreeTest() RT.RtTreeTest('ex0.txt') RT.RtTreeTest('ex2.txt') # import regTrees as RT RT.RtTreeTest('ex2.txt',ops=(

上一篇博客主要介绍了决策树的原理,这篇主要介绍他的实现,代码环境python 3.4,实现的是ID3算法,首先为了后面matplotlib的绘图方便,我把原来的中文数据集变成了英文. 原始数据集: 变化后的数据集在程序代码中体现,这就不截图了 构建决策树的代码如下: #coding :utf-8 ''' 2017.6.25 author :Erin function: "decesion tree" ID3 ''' import numpy as np import pandas as

通过 1至10 阶来拟合对比 均方误差及R评分,可以确定最优的"最大阶数". import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression,Perceptron from sklearn.metrics import mean_squared_

本文实例为大家分享了python实现决策树分类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.概述 决策树(decision tree)--是一种被广泛使用的分类算法. 相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置 在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树更加适用. 2.算法思想 通俗来说,决策树分类的思想类似于找对象.现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不?

本文实例讲述了Python基于Logistic回归建模计算某银行在降低贷款拖欠率的数据.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.Logistic回归模型: 二.Logistic回归建模步骤 1.根据分析目的设置指标变量(因变量和自变量),根据收集到的数据进行筛选 2.用ln(p/1-p)和自变量x1...xp列出线性回归方程,估计出模型中的回归系数 3.进行模型检验.模型有效性检验的函数有很多,比如正确率.混淆矩阵.ROC曲线.KS值 4.模型应用. 三.对某银行在降低贷款拖欠率的数据进行建模 源

本文实例讲述了Python决策树之基于信息增益的特征选择.分享给大家供大家参考,具体如下: 基于信息增益的特征选取是一种广泛使用在决策树(decision tree)分类算法中用到的特征选取.该特征选择的方法是通过计算每个特征值划分数据集获得信息增益,通过比较信息增益的大小选取合适的特征值. 一.定义 1.1 熵 信息的期望值,可理解为数据集的无序度,熵的值越大,表示数据越无序,公式如下: 其中H表示该数据集的熵值, pi表示类别i的概率, 若所有数据集只有一个类别,那么pi=1,H=0.因此H