机器学习树模型面试题

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摘要:

机器学习树模型面试题插图

本篇文章将从四个方面探析机器学习树模型的常见问题及解决方法。第一部分介绍决策树;第二部分介绍随机森林;第三部分介绍GBDT;第四部分介绍XGBoost。

一、决策树

决策树是一种非常常用的分类和回归算法。在构建决策树的过程中,我们会面对以下问题:

1. 如何选择特征?

特征选择算法包括信息增益和信息增益比等,其中,信息增益广泛使用于决策树算法中,为带权重的数据集计算特征的熵。

2. 如何处理连续特征?

针对连续型特征,我们需要确定最佳的切分点。通常使用最小熵切分法将连续特征转化为离散特征。

3. 如何避免过拟合

我们可以使用预剪枝和后剪枝以避免过拟合。剪枝是通过将树修剪为子树来降低复杂度的过程,其中,预剪枝是在构建树之前剪枝,而后剪枝是在构建出完整树之后再进行剪枝。

二、随机森林

随机森林是一种基于决策树的集成学习方法,这里我们将面临以下问题:

1. 如何构建随机森林?

随机森林的构建过程包括建立决策树、随机抽取变量和进行交叉验证等。

2. 如何进过拟合 行变量的选择?

目前有两种方式选择变量:1)、随机选择;2)、基于Gini系数或信息的排序。

3. 如何提高模型的泛化能力?

我们可以通过交叉验证、袋装法(bootstrap aggregating)等方式提高随机森林的泛化能力。

三、GBDT

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种基于决策树的 Boosting 决策树算法,它的训练过程中有以下问题:

1. 如何降低误差?

在Gradient Boosting过程中,我们会利用损失函数的负梯度拟合残差,从而实现误差的降低。

2. 是否容易过拟合?

GBDT是非常容易过拟合的学习器,在实际应用中需要采用一些办法避免过拟合,例如:early stop、降低最大深度、减小学习率等。

3. 如何进行多分类问题的处理?

我们可以使用One-vs-Rest(OvR)或One-vs-One(OvO)等多分类方案,其中OvR是在每个二元分类器之间进行“投票”,而OvO是将两个类进行分类,选择出现最多次数的类。

四、XGBoost

XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是GBDT算法的扩展,它旨在解决Gradient Boosting算法中的过拟合问题。在使用XGBoost时,我们需要处理以下问题:

1. 如何平衡正负样本?

在XGBoost中使用weighted loss(加权损失函数)来平衡正负样本的数量。

2. 如何处理缺失值?

XGBoost中可以利用missing value进行处理,按照missing value将数据分为左右两个子集,分别计算左右两部分的gain,选择增益更大的子集作为划分。

3. 如何调节模型参数?

我们可以使用网格搜索或贪心算法来调节参数,其中包括max_depth、n_round、learning_rate等。

五、总结

决策树、随机森林、GBDT、XGBoost是四种非常随机森林常用的机器学习树模型,在应用中面临着不同的问题和挑战。正确选择特征、避免过拟合、提高模型泛化能力以及调节模型参数等方法可以有效地改善模型性能。未来,我们应该继续努力提高机器学习树模型的效率和准确率。

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