如果你也在 怎样代写决策树decision tree这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
决策树是一种决策支持工具，它使用决策及其可能后果的树状模型，包括偶然事件结果、资源成本和效用。它是显示一个只包含条件控制语句的算法的一种方式。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写决策树decision tree方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写决策树decision tree代写方面经验极为丰富，各种代写决策树decision tree相关的作业也就用不着说。
我们提供的决策树decision tree及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
机器学习代写|决策树作业代写decision tree代考|Reduced-Error Pruning
Reduced-error pruning is a conceptually simple strategy proposed by Quinlan [94]. It uses a pruning set (a part of the training set) to evaluate the goodness of a given subtree from $T$. The idea is to evaluate each non-terminal node $t \in \zeta_{T}$ with regard to the classification error in the pruning set. If such an error decreases when we replace the subtree $T^{(t)}$ by a leaf node, than $T^{(t)}$ must be pruned.
Quinlan imposes a constraint: a node $t$ cannot be pruned if it contains a subtree that yields a lower classification error in the pruning set. The practical consequence of this constraint is that REP should be performed in a bottom-up fashion. The REP pruned tree $T^{\prime}$ presents an interesting optimality property: it is the smallest most accurate tree resulting from pruning original tree $T$ [94]. Besides this optimality property, another advantage of REP is its linear complexity, since each node is visited only once in $T$. An obvious disadvantage is the need of using a pruning set, which means one has to divide the original training set, resulting in less instances to grow the tree. This disadvantage is particularly serious for small data sets.
机器学习代写|决策树作业代写decision tree代考|Pessimistic Error Pruning
Also proposed by Quinlan [94], the pessimistic error pruning uses the training set for both growing and pruning the tree. The apparent error rate, i.e., the error rate calculated over the training set, is optimistically biased and cannot be used to decide whether pruning should be performed or not. Quinlan thus proposes adjusting the apparent error according to the continuity correction for the binomial distribution (cc) in order to provide a more realistic error rate. Consider the apparent error of a pruned node $t$, and the error of its entire subtree $T^{(t)}$ before pruning is performed, respectively:
$$
\begin{aligned}
r^{(t)} &=\frac{E^{(t)}}{N_{x}^{(t)}} \
r^{T^{(t)}} &=\frac{\sum_{s \in \lambda_{T^{(t)}}} E^{(s)}}{\sum_{s \in \lambda_{T^{(t)}}} N_{x}^{(s)}} .
\end{aligned}
$$
Modifying (2.33) and (2.34) according to $c c$ results in:
$$
\begin{gathered}
r_{c c}^{(t)}=\frac{E^{(t)}+1 / 2}{N_{x}^{(t)}} \
r_{c c}^{T^{(t)}}=\frac{\sum_{s \in \lambda_{T}(t)} E^{(s)}+1 / 2}{\sum_{s \in \lambda_{T}(t)} N_{x}^{(s)}}=\frac{\frac{\left|\lambda_{T(t)}\right|}{2} \sum_{s \in \lambda_{T(t)}} E^{(s)}}{\sum_{s \in \lambda_{T}(t)} N_{x}^{(s)}} .
\end{gathered}
$$
For the sake of simplicity, we will refer to the adjusted number of errors rather than the adjusted error rate, i.e., $E_{c c}^{(t)}=E^{(t)}+1 / 2$ and $E_{c c}^{T^{(t)}}=\left(\left|\lambda_{T^{(t)}}\right| / 2\right) \sum_{s \in \lambda_{T^{(t)}}} E^{(s)}$. Ideally, pruning should occur if $E_{c c}^{(t)} \leq E_{c c}^{T^{(t)}}$, but note that this condition seldom holds, since the decision tree is usually grown up to the homogeneity stopping criterion (criterion 1 in Sect. 2.3.2), and thus $E_{c c}^{T^{(t)}}=\left|\lambda_{T^{(t)}}\right| / 2$ whereas $E_{c c}^{(t)}$ will very probably be a higher value. In fact, due to the homogeneity stopping criterion, $E_{c c}^{T^{(t)}}$ becomes simply a measure of complexity which associates each leaf node with a cost of $1 / 2$. Quinlan, aware of this situation, weakens the original condition a
$$
E_{c c}^{(t)} \leq E_{c c}^{T^{(t)}}
$$
to
$$
E_{c c}^{(t)} \leq E_{c c}^{T^{(t)}}+S E\left(E_{c c}^{T^{(\mathrm{r})}}\right)
$$
where
$$
S E\left(E_{c c}^{T^{(t)}}\right)=\sqrt{\frac{E_{c c}^{T^{(t)}} *\left(N_{x}^{(t)}-E_{c c}^{T^{(t)}}\right)}{N_{x}^{(t)}}}
$$
is the standard error for the subtree $T^{(t)}$, computed as if the distribution of errors were binomial.
PEP is computed in a top-down fashion, and if a given node $t$ is pruned, its descendants are not examined, which makes this pruning strategy quite efficient in terms of computational effort. As a point of criticism, Esposito et al. [32] point out that the introduction of the continuity correction in the estimation of the error rate has no theoretical justification, since it was never applied to correct over-optimistic estimates of error rates in statistics.
机器学习代写|决策树作业代写decision tree代考|Minimum Error Pruning
Originally proposed by Niblett and Bratko [82] and further extended by Cestnik and Bartko [19], minimum error pruning is a bottom-up approach that seeks to minimize the expected error rate for unseen cases. It estimates the expected error rate in node $t\left(E E^{(t)}\right)$ as follows:
$$
E E^{(t)}=\min {\xi M}\left[\frac{N{x}^{(t)}-N_{\bullet, y y^{(t)}}^{(t)}+\left(1-p_{\bullet}^{(t)}\right) \times m}{N_{x}^{(t)}+m}\right] .
$$
where $m$ is a parameter that determines the importance of the a priori probability on the estimation of the error. Eq. (2.39), presented in [19], is a generalisation of the expected error rate presented in [82] if we assume that $m=k$ and that $p_{\bullet}^{(t)}=$ $1 / k, \forall y_{n} \in Y$.
MEP is performed by comparing $E E^{(t)}$ with the weighted sum of the expected error rate of all children nodes from $t$. Each weight is given by $p_{y_{j}, \boldsymbol{e}}$, assuming $v_{j}$ is the partition corresponding to the $j$ th child of $t$. A disadvantage of MEP is the need of setting the ad-hoc parameter $m$. Usually, the higher the value of $m$, the more severe the pruning. Cestnik and Bratko [19] suggest that a domain expert should set $m$ according to the level of noise in the data. Alternatively, a set of trees pruned with different values of $m$ could be offered to the domain expert, so he/she can choose the best one according to his/her experience.
决策树代写
机器学习代写|决策树作业代写decision tree代考|Reduced-Error Pruning
减少错误修剪是 Quinlan [94] 提出的概念上简单的策略。它使用修剪集（训练集的一部分）来评估给定子树的优度吨. 这个想法是评估每个非终端节点吨∈G吨关于剪枝集中的分类误差。如果我们替换子树时这样的错误减少了吨(吨)通过一个叶节点，比吨(吨)必须修剪。
Quinlan 施加了一个约束：一个节点吨如果它包含在修剪集中产生较低分类错误的子树，则无法修剪。这种约束的实际结果是 REP 应该以自下而上的方式执行。REP 修剪树吨′提出了一个有趣的最优性：它是修剪原始树得到的最小最准确的树吨[94]。除了这个最优性之外，REP 的另一个优点是它的线性复杂性，因为每个节点只被访问一次吨. 一个明显的缺点是需要使用剪枝集，这意味着必须分割原始训练集，导致生成树的实例更少。这个缺点对于小数据集尤其严重。
机器学习代写|决策树作业代写decision tree代考|Pessimistic Error Pruning
Quinlan [94] 也提出，悲观错误修剪使用训练集来生长和修剪树。表观错误率，即在训练集上计算的错误率，具有乐观偏差，不能用于决定是否应该进行剪枝。因此，Quinlan 建议根据二项式分布 (cc) 的连续性校正来调整表观误差，以提供更真实的错误率。考虑修剪节点的明显错误吨, 及其整个子树的误差吨(吨)在进行剪枝之前，分别为：
r(吨)=和(吨)ñX(吨) r吨(吨)=∑s∈λ吨(吨)和(s)∑s∈λ吨(吨)ñX(s).
修改 (2.33) 和 (2.34) 根据CC结果是：
rCC(吨)=和(吨)+1/2ñX(吨) rCC吨(吨)=∑s∈λ吨(吨)和(s)+1/2∑s∈λ吨(吨)ñX(s)=|λ吨(吨)|2∑s∈λ吨(吨)和(s)∑s∈λ吨(吨)ñX(s).
为简单起见，我们将参考调整后的错误数而不是调整后的错误率，即和CC(吨)=和(吨)+1/2和和CC吨(吨)=(|λ吨(吨)|/2)∑s∈λ吨(吨)和(s). 理想情况下，修剪应该发生在和CC(吨)≤和CC吨(吨)，但请注意，这种情况很少成立，因为决策树通常会长大到同质性停止标准（第 2.3.2 节中的标准 1），因此和CC吨(吨)=|λ吨(吨)|/2然而和CC(吨)很可能会是一个更高的价值。事实上，由于同质性停止准则，和CC吨(吨)成为简单的复杂性度量，它将每个叶节点与成本相关联1/2. 昆兰意识到这种情况，削弱了原有的条件和CC(吨)≤和CC吨(吨)
到
和CC(吨)≤和CC吨(吨)+小号和(和CC吨(r))
在哪里
小号和(和CC吨(吨))=和CC吨(吨)∗(ñX(吨)−和CC吨(吨))ñX(吨)
是子树的标准误差吨(吨), 计算得好像误差分布是二项式的。
PEP 以自上而下的方式计算，如果给定节点吨被修剪，它的后代没有被检查，这使得这种修剪策略在计算工作方面非常有效。作为一个批评点，Esposito 等人。[32] 指出，在错误率估计中引入连续性校正没有理论依据，因为它从未应用于纠正统计中错误率的过度乐观估计。
机器学习代写|决策树作业代写decision tree代考|Minimum Error Pruning
最初由 Niblett 和 Bratko [82] 提出，并由 Cestnik 和 Bartko [19] 进一步扩展，最小错误修剪是一种自下而上的方法，旨在最小化未见案例的预期错误率。它估计节点中的预期错误率吨(和和(吨))如下：
和和(吨)=分钟X米[ñX(吨)−ñ∙,是是(吨)(吨)+(1−p∙(吨))×米ñX(吨)+米].
在哪里米是一个参数，它决定了先验概率对误差估计的重要性。方程。[19] 中提出的 (2.39) 是 [82] 中提出的预期错误率的概括，如果我们假设米=ķ然后p∙(吨)= 1/ķ,∀是n∈是.
MEP 通过比较来执行和和(吨)与所有子节点的预期错误率的加权和吨. 每个权重由下式给出p是j,和， 假设在j是对应的分区j的第一个孩子吨. MEP 的一个缺点是需要设置 ad-hoc 参数米. 通常，值越高米，剪枝越严重。Cestnik 和 Bratko [19] 建议领域专家应该设置米根据数据中的噪声水平。或者，用不同的值修剪一组树米可以提供给领域专家，因此他/她可以根据自己的经验选择最好的。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。