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Sobre esta actividad

Introduction to Statistical Learning with Python book

Creada por

Yukutman
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Estados Unidos

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ISLP CH 8 - Tree-Based MethodsVersión en línea

Introduction to Statistical Learning with Python book

por Yukutman
1

A flowchart-like model where data is split recursively based on feature values

2

The greedy algorithm used to grow a tree by choosing the best split at each step

3

A decision tree where the target variable is categorical

4

A decision tree where the target variable is continuous

5

The process of cutting back a large tree to avoid overfitting

6

Pruning method that balances tree size and training error with a tuning parameter α

2
4
1
3
5
6
1

A measure of how mixed the classes are in a classification tree

2

Used in regression trees to measure split quality

3

A measure of node impurity used in classification trees

4

An alternative to Gini Index

5

A measure of impurity equal to the fraction of training observations in a node that do not belong to the most common class

5
2
1
3
4
1

Modeling approach that combines multiple learners

2

Bootstrap aggregation: building multiple trees on bootstrapped samples and averaging results

3

An ensemble of decision trees built on bootstrapped samples with random feature selection at each split

4

Sequentially building trees where each tree focuses on the residual errors of the previous one

5

An ensemble method that models the response as a sum of many regression trees, using a Bayesian prior to regularize the fit and avoid overfitting

2
4
3
1
5
1

When a model captures noise instead of the underlying pattern

2

A sample drawn with replacement from the training set

3

Error estimate in bagging/random forests based on samples not included in the bootstrap

3
2
1
 
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