摘要：先看下ababoost和决策树效果对比 输出学习曲线 分析：随着样本数的增加，单决策树的预测精度稳定在0.5左右，是个弱分类器，而adaboost预测精度在0.85左右，明显高于单决策树，是个强分类器。 参数选择 上面的模型使用的是默认参数，其实还有优化的空间。 在集成学习中，参数调优一般是先选择框 阅读全文

摘要：Adaboost 中文名叫自适应提升算法，是一种boosting算法。 boosting算法的基本思想 对于一个复杂任务来说，单个专家的决策过于片面，需要集合多个专家的决策得到最终的决策，通俗讲就是三个臭皮匠顶个诸葛亮。 对于给定的数据集，学习到一个较弱的分类器比学习到一个强分类器容易的多，boos 阅读全文

摘要：把文本型、字符型数据转换成数值型的方法 标签编码(LabelEncode) 从名字上看，这是对标签进行编码，实际上可以对任何数据进行编码 作法很简单，就是将序列中不同值给个序号，以代表这个字符型数据。 示例代码 from sklearn.preprocessing import LabelEncod 阅读全文

摘要：缺失值几种处理方式：不处理，删除，插值，前两种没什么说的，说说插值吧。 插值有多种方式 1. 均值、中位数、众数、固定值、插值 2. 邻近插值 3. 回归方法插值：曲线拟合 4. 插值法：专门插值的方法，如拉格朗日插值法，牛顿插值法，分段插值，样条插值等 回归是有误差的插值，，插值法是没有误差的插值 阅读全文

摘要：数据规范化就是消除量纲的影响，这点很重要。 对算法的作用 在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归、神经网络、svm，规范化能加快求解速度， 在以距离计算为核心的算法中，譬如KNN、Kmeans，规范化能提高模型的精度， 在树模型中，无需规范化。 概述 数据规范化有很多种方法，总体可以分为线性的和 阅读全文

摘要：类别不均衡问题就是不同类别的样本数差别很大，很容易理解，不再赘述。 这种情况会导致模型的误判，比如2分类，正例998，反例2，那么即使我们所有的样本都识别为正例，正确率高达99.8%，然而并没有什么卵用。 对于类别不均衡问题，大体上主要有两种，即以数据为中心驱动和以算法为中心的解决方案。 数据策略 阅读全文

摘要：验证曲线是调节学习器的参数的，学习曲线是用来调节训练样本大小的。 从理论上来讲，如果数据“同质”，当数据量到达一定程度时，学习器可以学到所有的“特征”，继续增加样本没有作用。 那么到底多少样本是合适的呢？ 做个实验 逐渐增大训练样本量，同时判断训练集和测试集的准确率，看看会发生什么 1. 首先从训练 阅读全文

摘要：通过验证一个学习器在训练集和测试集上的表现，来确定模型是否合适，参数是否合适。 如果训练集和测试集得分都很低，说明学习器不合适。 如果训练集得分高，测试集得分低，模型过拟合，训练集得分低，测试集得分高，不太可能。 示例代码 输出 参数gamma的调节 很小时，训练集和测试集得分都低，欠拟合 增大时， 阅读全文

摘要：网格搜索 对给定参数进行组合，用某标准进行评价，只适合小数据集 参数 estimator：一个学习器对象，它必须有.fit方法用于学习，.predict方法用于预测，.score方法用于评分 param_grid：字典或者字典的列表，每个字典是学习器的一个参数，key是参数名，value是备选参数序 阅读全文

摘要：我们知道训练模型时经常会有一些误差，我们要想弥补这些误差，首先要搞清楚这些误差是怎么产生的。 误差的分解 假设我们要预测的模型为 y=f(x)，但是通常数据都会有一些噪音，我们的数据集为y=f(x)+noise，通常我们会假设数据服从正态分布，也就是噪音会均分分布在曲线两侧，所以噪音和为0。 假设有 阅读全文

摘要：决策树常用于分类问题，但是也能解决回归问题。 在回归问题中，决策树只能使用cart决策树，而cart决策树，既可以分类，也可以回归。 所以我们说的回归树就是指cart树。 为什么只能是cart树 1. 回想下id3，分裂后需要计算每个类别占总样本的比例，回归哪来的类别，c4.5也一样 2. 回归问题 阅读全文

摘要：xgboost是个准确率很高的集成学习框架，在很多比赛中成绩优异。 大多数的集成学习都使用决策树作为基分类器，主要是因为本身要训练多个分类器，而决策树速度很快，总体时间相对较少。 决策树 在讲xgboost之前，先描述一下决策树，后面要用到这些符号 决策树是把输入x映射到一个叶节点中，这个过程我们记 阅读全文

摘要：sotfmax 函数在机器学习和深度学习中有着广泛的应用， 主要用于多分类问题。 softmax 函数 1. 定义 假定数组V，那么第i个元素的softmax值为 也就是该元素的指数 除以 所有元素的指数和，取指数是为了使差别更大。 于是该数组的每个元素被压缩到(0,1)，并且和为1，其实就变成了概 阅读全文

摘要：缺失值算是决策树里处理起来比较麻烦的了，其他简单的我就不发布了。 阅读全文