原文:机器学习--决策树之回归树及剪枝算法

上一篇介绍了决策树之分类树构造的几种方法,本文主要介绍使用CART算法构建回归树及剪枝算法实现。主要包括以下内容: CART回归树的介绍 二元切分的实现 总方差法划分特征 回归树的构建 回归树的测试与应用 剪枝算法 一 CART回归树的介绍 回归树与分类树比较类似,不同的是分类树最后的决策的结果是离散型的值,回归树决策的结果是输出一个实数。 二 二元切分的实现 CART算法做回归树时,只做二元切分 ...

2018-01-23 01:08 1 6806 推荐指数:

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机器学习算法( 三、决策树)

  本节使用的算法称为ID3,另一个决策树构造算法CART以后讲解。 一、概述    我们经常使用决策树处理分类问题,它的过程类似二十个问题的游戏:参与游戏的一方在脑海里想某个事物,其他参与者向他提出问题,只允许提20个问 题,问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解,逐步缩小 ...

Tue Aug 02 00:12:00 CST 2016 0 3293
机器学习决策树算法

下表为是否适合打垒球的决策表,预测E= {天气=晴,温度=适中,湿度=正常,风速=弱} 的场合,是否合适中打垒球。 天气 温度 湿度 风速 活动 晴 炎热 ...

Sat Oct 28 17:49:00 CST 2017 0 8023
就是要你明白机器学习系列--决策树算法之悲观剪枝算法(PEP)

前言   在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的。不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了。由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此 ...

Sat Jul 11 23:54:00 CST 2015 3 8386
机器学习:基于CART算法决策树——分类回归

一、分类构建(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 ...

Tue Jun 30 19:06:00 CST 2020 0 561
机器学习技法-决策树和CART分类回归构建算法

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 ...

Tue Apr 05 04:28:00 CST 2016 0 7359
机器学习笔记(三)决策树、线性回归

一、决策树与随机森林 1、信息论基础 香农:奠定了现代信息论基础,定义信息的单位比特。 32支球队,预测世界杯冠军,不知道任何信息的情况下,使用二分法最少需要猜5次。(log32=5)   5 = - (1/32log1/32 + 1/32log1/32 + ...+ 1/32log1 ...

Thu Jan 23 08:25:00 CST 2020 0 1427
决策树-剪枝算法(二)

上一章主要描述了ID3算法的的原理,它是以信息熵为度量,用于决策树节点的属性选择,每次优选信息量最多 的属性,以构造一颗熵值下降最快的决策树,到叶子节点处的熵值为0,此时每个叶子节点对应的实例集中的实例属于同一类。 理想的决策树有三种: 1.叶子节点数最少 2.叶子加点深度最小 3.叶子节点数最少 ...

Mon Aug 08 23:03:00 CST 2016 3 36245
决策树剪枝算法

算法目的:决策树剪枝是为了简化决策树模型,避免过拟合。 算法基本思路:减去决策树模型中的一些子树或者叶结点,并将其根结点作为新的叶结点,从而实现模型的简化。 模型损失函数 1. 变量预定义:|T|表示T的叶节点个数,t表示T的叶节点,同时, Nt ...

Fri Dec 11 05:19:00 CST 2015 0 2032
 
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