决策树的剪枝，分类回归树CART
决策树的剪枝 决策树为什么要剪枝？原因就是避免决策树“过拟合”样本。前面的算法生成的决策树非常的详细而庞大，每个属性都被详细地加以考虑，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话，你会发现对于训练样本而言，这个树表现堪称完美，它可以100%完美正确 ...
原文：决策树（主要针对CART）的生成与剪枝
这次主要想写两篇，一篇把决策树的相关思想和方法解释清楚，另外一个说一下ensemble形式的决策树，random forest，依据主要是breiman的论文。 这篇讲决策树 主要以cart为例，因为random forest的大多实现也是根据cart cart的生成。 cart的全称是classification and regression tree，意为分类回归树。也就是说这类决策树既可以解 ...
2016-09-09 15:56 0 5876 推荐指数：
相关推荐
CART决策树
CART（Classification and Regression tree）分类回归树由L.Breiman,J.Friedman,R.Olshen和C.Stone于1984年提出。ID3中根据属性值分割数据，之后该特征不会再起作用，这种快速切割的方式会影响算法的准确率。CART是一棵二叉树 ...
决策树之 CART
继上篇文章决策树之 ID3 与 C4.5，本文继续讨论另一种二分决策树 Classification And Regression Tree，CART 是 Breiman 等人在 1984 年提出的，是一种应用广泛的决策树算法，不同于 ID3 与 C4.5, CART 为一种二分决策树， 每次 ...
决策树剪枝
首先剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。因为决策树算法在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本，不停地对结点进行划分，因此这会导致整棵树的分支过多，也就导致了过拟合。决策树的剪枝策略最基本的有两种：预剪枝（pre-pruning）和后剪枝（post-pruning ...
决策树系列（五）——CART
CART，又名分类回归树，是在ID3的基础上进行优化的决策树，学习CART记住以下几个关键点： （1）CART既能是分类树，又能是分类树； （2）当CART是分类树时，采用GINI值作为节点分裂的依据；当CART是回归树时，采用样本的最小方差作为节点分裂的依据； （3）CART是一棵二叉树 ...
决策树剪枝问题
决策树的剪枝是将生成的树进行简化，以避免过拟合。 《统计学习方法》上一个简单的方式是加入正则项a|T|，其中|T|为树的叶节点个数。 其中C(T)为生成的决策树在训练集上的经验熵，经验熵越大，表明叶节点上的数据标记越不纯，分类效果越差。有了这个标准，拿到一颗生成好的树，我们就递归的判断一组 ...
决策树及其剪枝原理
决策树可以分成ID3、C4.5和CART。 CART与ID3和C4.5相同都由特征选择，树的生成，剪枝组成。但ID3和C4.5用于分类，CART可用于分类与回归。 ID3和C4.5生成的决策树可以是多叉的，每个节点下的叉树由该节点特征的取值种类而定，比如特征年龄分为（青年，中年，老年 ...
理解CART决策树
CART算法 原理 CART全称为Classification and Regression Tree。 回归树 相比ID3，CART遍历所有的特征和特征值，然后使用二元切分法划分数据子集，也就是每个节点都只会分裂2个分支。接着计算数据子集的总方差来度量数据子集的混乱程度，总方差越小 ...