本文结构: CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 CART - Classification and Regression Trees 分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题,最先 ...
CART:Classification and regression tree,分类与回归树。 是二叉树 CART是决策树的一种,主要由特征选择,树的生成和剪枝三部分组成。它主要用来处理分类和回归问题,下面对分别对其进行介绍。 回归树:使用平方误差最小准则 训练集为:D x ,y , x ,y , , xn,yn 。 输出Y为连续变量,将输入划分为M个区域,分别为R ,R , ,RM,每个区域的输 ...
2015-06-18 19:18 0 11716 推荐指数:
本文结构: CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 CART - Classification and Regression Trees 分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题,最先 ...
分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树,上回文我们介绍了基于ID3算法的决策树。作为上篇,这里只介绍CART是怎样用于分类的。 分类回归树是一棵二叉树,且每个非叶子节点都有两个孩子,所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点 ...
概要 本部分介绍 CART,是一种非常重要的机器学习算法。 基本原理 CART 全称为 Classification And Regression Trees,即分类回归树。顾名思义,该算法既可以用于分类还可以用于回归。 克服了 ID3 算法只能处理离散型数据的缺点,CART ...
1. 目的:根据人口普查数据来预测收入(预测每个个体年收入是否超过$50,000) 2. 数据来源:1994年美国人口普查数据,数据中共含31978个观测值,每个观测值代表一个个体 ...
秒懂机器学习---分类回归树CART 一、总结 一句话总结: 用决策树来模拟分类和预测,那些人还真是聪明:其实也还好吧,都精通的话想一想,混一混就好了 用决策树模拟分类和预测的过程:就是对集合进行归类的过程(归类自然也就给出了预测,因为某类的结果一般是一样的) 1、CART ...
前面我们了解了决策树和adaboost的决策树墩的原理和实现,在adaboost我们看到,用简单的决策树墩的效果也很不错,但是对于更多特征的样本来说,可能需要很多数量的决策树墩 或许我们可以考虑使用更加高级的弱分类器,下面我们看下CART(Classification ...
一、分类树构建(实际上是一棵递归构建的二叉树,相关的理论就不介绍了) 二、分类树项目实战 2.1 数据集获取(经典的鸢尾花数据集) 描述: Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width ...
课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一、决策树(Decision Tree)、口袋(Bagging),自适应增强(AdaBoost) Bagging和AdaBoost算法再分类 ...