原文:关于回归树的创建和剪枝

之前对于树剪枝一直感到很神奇 最近参考介绍手工写了一下剪枝代码,才算理解到底什么是剪枝。 首先要明白回归树作为预测的模式 剪枝是针对回归树而言 ,其实是叶子节点进行预测 所以在使用回归树进行预测的时候,本质都是在通过每层 每个层代表一个属性 的值的大于和小于来作为分值,进行二叉树的遍历。最后预测值其实叶子节点中左值或者右值 注意这里的叶子结点也是一个结构体,对于非叶子节点而言,他的左右值是一棵树 ...

2019-03-10 20:56 0 576 推荐指数:

查看详情

cart回归及其剪枝的python实现

转自穆晨 阅读目录 前言 回归 回归的优化工作 - 剪枝 模型 回归 / 模型的使用 小结 回到顶部 前言 前文讨论的回归算法都是全局且针对线性问题的回归,即使是其中的局部加权线性回归法,也有 ...

Mon Oct 09 00:23:00 CST 2017 0 1637
机器学习--决策回归剪枝算法

上一篇介绍了决策之分类构造的几种方法,本文主要介绍使用CART算法构建回归剪枝算法实现。主要包括以下内容: 1、CART回归的介绍 2、二元切分的实现 3、总方差法划分特征 4、回归的构建 5、回归的测试与应用 6、剪枝算法 一、CART回归的介绍 回归与分类 ...

Tue Jan 23 09:08:00 CST 2018 1 6806
决策剪枝,分类回归CART

决策剪枝 决策为什么要剪枝?原因就是避免决策“过拟合”样本。前面的算法生成的决策非常的详细而庞大,每个属性都被详细地加以考虑,决策的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。因此用这个决策来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个表现堪称完美,它可以100%完美正确 ...

Wed Nov 04 03:20:00 CST 2015 6 6065
决策剪枝

首先剪枝(pruning)的目的是为了避免决策模型的过拟合。因为决策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,因此这会导致整棵的分支过多,也就导致了过拟合。决策剪枝策略最基本的有两种:预剪枝(pre-pruning)和后剪枝(post-pruning ...

Thu Mar 12 21:57:00 CST 2020 0 1125
博弈与α-β剪枝

极小化极大算法是一个深度优先搜索算法。我们这里先规定搜索深度为3(实际情况中由于算力的原因必须限制搜索深度)。 虽然α-β剪枝在上文中一直没有提到,但是看了下面的图解你自然明白。 从根节点开始一直搜索到第一个叶节点 此时我们的搜索深度已经达到了3,所以此时需要调用评估函数,返回 ...

Mon Sep 27 04:01:00 CST 2021 0 176
决策剪枝问题

决策剪枝是将生成的进行简化,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|为的叶节点个数。 其中C(T)为生成的决策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,我们就递归的判断一组 ...

Mon Jun 04 17:33:00 CST 2018 0 3392
决策及其剪枝原理

决策可以分成ID3、C4.5和CART。 CART与ID3和C4.5相同都由特征选择,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 ...

Fri Aug 03 18:16:00 CST 2018 0 11293
决策-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,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
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM