Aprendizaje automático: ¿cuándo debo aplicar la normalización / estandarización de datos?

Tiene razón, para los árboles de decisión no necesita escalar sus características. Si lo piensa, la decisión es, por ejemplo, “¿es la característica x_i> = some_val?” Aquí, no importa en qué escala se encuentre esta característica. Normalmente uso…
Cómo validar las reglas de decisión individuales por separado en un árbol de decisión, en lugar de validar el modelo del árbol de decisión en su conjunto

El Árbol de decisión hace que cada regla sea recursiva, por lo que no puede evaluar una sola regla independientemente de su padre. Puedes evaluar la regla que reside en la raíz podando cualquier otra cosa que no…
¿Por qué los modelos basados ​​en árboles son robustos para los valores atípicos?

Los métodos basados ​​en árboles dividen el espacio predictivo, es decir, el conjunto de valores posibles para X1, X2, … Xp, en J regiones distintas y no superpuestas, R1, R2 ….. RJ. En teoría, las regiones podrían tener…
¿Dónde puedo encontrar un tutorial detallado sobre los árboles de decisión?

Gracias por el A2A. Le diré dónde puede obtener un tutorial detallado sobre el árbol de decisión, pero antes de eso, permítame explicarle qué es exactamente el árbol de decisión y cómo funciona para que otros que buscan…
¿Cuáles son las ventajas y desventajas de utilizar una combinación de impulso + árboles de decisión frente a algún otro enfoque en un problema de clasificación?

Los árboles de decisión impulsados ​​por gradientes se encuentran entre los mejores métodos de aprendizaje supervisados ​​disponibles en el mercado. Lograr una excelente precisión con solo modestos requisitos de memoria y tiempo de ejecución para realizar la predicción,…
¿Por qué alguien usaría un modelo de regresión basado en un árbol de decisión?

Los árboles de decisión son básicamente modelos predictivos de aprendizaje automático. Los modelos de árboles de decisión ayudan a predecir una clase para el caso después de finalizar la poda y las pruebas de capacitación. Es principalmente de…
¿Por qué se usa tanto el aumento de gradiente con los árboles de decisión, en lugar de con otros clasificadores?

Yo diría que ha sido popularizado por el paquete gbm R y la implementación de Python, que son comúnmente utilizados por científicos informáticos e ingenieros de software que se aventuran en la ciencia de datos. Tiendo a favorecer…
El límite de decisión de los árboles de decisión es el eje paralelo. Random Forests es un conjunto de árboles. ¿Cuál es el límite de decisión de los bosques aleatorios?

La declaración técnicamente más precisa es que los árboles de decisión tienen límites de decisión perpendiculares de eje por partes. Cualquier pieza lisa del límite es un hiperplano plano cuya normalidad es paralela a uno de los ejes.…
¿Cuáles son las desventajas de usar un árbol de decisión para la clasificación?

Interpretación: Los árboles de decisión nunca le darán la respuesta correcta, le darán muchas respuestas posibles. Cambie el nodo raíz del árbol para comenzar con una variable diferente y probablemente obtendrá un árbol diferente. ¿Cuál es el correcto?…
¿Puede un modelo de aprendizaje automático utilizar múltiples algoritmos como la regresión logística, las redes neuronales y los árboles de decisión al mismo tiempo?

Quizás te interese CRAN – Package SuperLearner. Le permite definir de manera flexible qué métodos de aprendizaje desea incluir, luego forma una combinación de los métodos después del entrenamiento para dar una predicción estimada. Un artículo que explica…

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Recuerdo que en los años 80 nos dijeron que estábamos en la cuarta generación de informática (informática doméstica), ¿estamos ahora en la quinta generación?

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Cuando abrimos un nuevo archivo .C esa vez, la instrucción #include #include int main () {getch (); return 0;} debería mostrarse en ese archivo. ¿Cómo hago esto?

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