CART（分类回归树）原理和实现
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 ...
原文：CART算法原理及实现
.算法介绍 分类回归树算法：CART Classification And Regression Tree 算法采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 分类树两个基本思想：第一个是将训练样本进行递归地划分自变量空间进行建树的想法，第二个想法是用验证数据进行剪枝。 建树:在分类回归树中， ...
2017-09-13 09:12 0 3588 推荐指数：
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