The Machine Learning “Advent Calendar” Day 21: Gradient Boosted Decision Tree Regressor in Excel
带有决策树的函数空间中的梯度下降机器学习“降临日历”第 21 天：Excel 中的梯度提升决策树回归器首先出现在走向数据科学上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 7: Decision Tree Classifier
在第 6 天，我们看到了决策树回归器如何通过最小化均方误差来找到最佳分割。今天，在机器学习“降临日历”的第 7 天，我们切换到分类。只需一个数值特征和两个类别，我们就可以探索决策树分类器如何使用基尼和熵等杂质度量来决定在哪里切割数据。即使不进行数学计算，我们也可以直观地猜测可能的分割点。但哪一个最好呢？杂质测量真的会产生影响吗？让我们在 Excel 中逐步构建第一个分割，看看会发生什么。机器学习“降临日历”第 7 天：决策树分类器一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 6: Decision Tree Regressor
在机器学习降临节日历的第一天，我们探索了基于距离的模型。今天，我们转向一种完全不同的学习方式：决策树。通过一个简单的单特征数据集，我们可以看到树如何选择其第一次分裂。这个想法总是一样的：如果人类可以直观地猜出分割，那么我们可以在 Excel 中逐步重建逻辑。通过列出所有可能的分割值并计算每个分割值的 MSE，我们可以识别出最能减少误差的分割。这让我们对决策树如何生长、如何进行预测以及为什么第一次分割如此关键的步骤有一个清晰的直觉。机器学习“降临日历”第 6 天：决策树回归器首先出现在《走向数据科学》上。
