树模型有哪些假设?比如,对样本数据的分布有做假设吗?

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1. 在特征划分之后,有对 数据分布 做前置假设吗?

2. 样本空间被特征划分之后,那么实际生成的是样本数据与划分空间之间的关系,最终还是要落到标记,划分空间与标记之间的映射关系是如何判别的?

 

firewang   2021-03-04 17:57



   1个回答 
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“1. 在特征划分之后,有对 数据分布 做前置假设吗?”

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树模型基本都是非参模型(也就是没有什么分布假设)。

正常的假设和其他监督学习差不多,就是包含训练集和预测集是同分布的,比如目标变量的分别是相对均衡的等等。


“2. 样本空间被特征划分之后,那么实际生成的是样本数据与划分空间之间的关系,最终还是要落到标记,划分空间与标记之间的映射关系是如何判别的?”

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训练好的决策树最终呈现出的结构实际上if-else组成的一个判断逻辑,从树根(顶部)往下一路判断下去就会到最终的叶节点(底部),每个叶节点也是对应的样本空间。这个叶节点里里正样本的占比,就是label为正的概率。

下图就是一个例子:


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Arsjun   2022-04-24 20:30



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