模型的泛化能力和处理复杂模式的能力。 提出的极端随机森林X Lih通过梯度提升框架优化了决策树的学习过程极大地提高了效率和精度。 四、决策树与随机森林的构建过程详解 决策树的构造步骤 数据准备首先对数据进行预处理包括缺失值填充、异常值处理以及特征编码等操作。 特征选择在每个内部节点上计算所有特征的信息增益I或基尼不纯度R选取具有最大增益最小不纯度的特征作为划分标准。 生成分支根据选定特征的最佳分割点将数据
集划分为子集并为该节点创
建分支。 递归生长对每个子集重复上述过程 阿联酋 WhatsApp 号码 直至满足停止条件如达到预设的最大深度、叶子节点包含样本数量少于阈值或者信息增益不再显著提高等。 剪枝优化为了防止过拟合可以通过后剪枝或预剪枝方法来简化决策树结构提升模型泛化能力。 随机森林的构建流程 r抽样从原始训练集中有放回地抽取多个样本子集形成多个数据集用于训练不同的决策树。 特征随机化对于每个决策树在每次分裂时只考虑一个随机子集通常是全部特征的一
个固定比例来进行最优
特征的选择和分裂。 决策树生成在每个采样数据集上独立训练一棵决策树且无需剪枝处理因为单棵树允许自由生长有助于增加集成模型的多样性。 预测阶段对于新的输入实例通过所有的决策树分别进行预测分类任务采用多数投票回归任务取平均值作为最终结 日本 WhatsApp 号码列表 果。 特征重要性评估利用各个特征在构建的所有决策树中被选中的频率或减少不纯度的程度来衡量特征的重要性。 五、实践策略及调参建议 在实际应用过程中对决策树和随机森林的参数调整至关重要。例如 对于决策树需要设定合适的树的最大深度、节点最
