CART回归树
决策树算法原理(ID3，C4.5) 决策树算法原理(CART分类树) 决策树的剪枝 CART决策树的生成就是递归地构建二叉树的过程。对回归树用平方误差最小化准则，对分类树用基尼指数最小化准则。 给定训练集 D = {(x1, y1), (x2, y2),...(xN, yN ...
原文：cart回归树算法过程
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,每个区域的输出值分别为：c ,c , ,cm则回归树模型可表示为： 则平方误差为： 假如使用特征j的取值s来将输入空间划分为两个区域，分别为： 我们需要最小化损失函数，即： 其中c ,c 分别为R ,R 区间内的输出平均值。 此处与统计学习 ...
2017-07-16 19:12 1 6957 推荐指数：
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