原文:CART回归树

决策树算法原理 ID ,C . 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 x , y , x , y ,... xN,yN 考虑如何生成回归树。 一个回归树对应输入空间的一个划分以及在划分单元上的输出值。假如数据空间被划分为R Rm单元,每个单元有一个固定的输出值Cm。 ...

2019-03-26 17:23 0 1737 推荐指数:

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分类回归CART(上)

分类回归(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策,上回文我们介绍了基于ID3算法的决策。作为上篇,这里只介绍CART是怎样用于分类的。 分类回归是一棵二叉树,且每个非叶子节点都有两个孩子,所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点 ...

Tue Oct 02 05:41:00 CST 2012 12 41827
分类回归CART

概要 本部分介绍 CART,是一种非常重要的机器学习算法。 基本原理 CART 全称为 Classification And Regression Trees,即分类回归。顾名思义,该算法既可以用于分类还可以用于回归。 克服了 ID3 算法只能处理离散型数据的缺点,CART ...

Mon Apr 09 22:29:00 CST 2018 0 2626
cart回归算法过程

回归:使用平方误差最小准则 训练集为:D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}。 输出Y为连续变量,将输入划分为M个区域,分别为R1,R2,…,RM,每个区域的输出值分别为:c1,c2,…,cm则回归模型可表示为: 则平方误差为: 假如使用特征j的取值s ...

Mon Jul 17 03:12:00 CST 2017 1 6957
CART分类与回归 学习笔记

CART:Classification and regression tree,分类与回归。(是二叉树) CART是决策的一种,主要由特征选择,的生成和剪枝三部分组成。它主要用来处理分类和回归问题,下面对分别对其进行介绍。 1、回归:使用平方误差最小准则 训练集为:D={(x1,y1 ...

Fri Jun 19 03:18:00 CST 2015 0 11716
CART(分类回归)原理和实现

前面我们了解了决策和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 ...

Thu Oct 20 06:19:00 CST 2016 1 15516
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
使用 CART 回归做预测

回归对波士顿房价进行预测。 分割训练集和测试集 建模训练 ...

Fri Apr 17 21:10:00 CST 2020 0 713
cart回归的原理和实现

前面说了那么多,一直围绕着分类问题讨论,下面我们开始学习回归吧, cart生成有两个关键点 如何评价最优二分结果 什么时候停止和如何确定叶子节点的值 cart分类采用gini系数来对二分结果进行评价,叶子节点的值使用多数表决,那么回归呢?我们直接看之前的一个数据集(天气 ...

Tue Oct 25 01:53:00 CST 2016 1 7479
 
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