數碼神經網路的可解釋性綜述!可理解的術語(Understandable Terms),是指構成解釋的基本單元不同領域的模型解釋需要建立在不同的領域術語之上,不可能或者目前難以用數學邏輯符號來解釋...時間:2021-09-04標籤:解釋性 解釋 神經網路 決策樹 畫素
數碼機器學習建模中的Bagging思想!但該演算法與隨機森林有兩點主要的區別:(1) 隨機森林會使用Bootstrap進行隨機取樣,作為子決策樹的訓練集,應用的是Bagging模型...時間:2021-08-29標籤:決策樹 隨機 分類器 模型 樣本
數碼決策樹、隨機森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost總結每一次迭代,都在現有樹的基礎上,增加一棵樹去擬合前面樹的預測結果與真實值之間的殘差目標函式如上圖,最後一行畫圈部分實際上就是預測值和真實值之間的殘差先對訓練誤差進行展開:xgboost則對代價函式進行了二階泰勒展開,同時用到了殘差平方和的一...時間:2021-04-06標籤:節點 特徵值 分類器 決策樹 增益