原文:决策树-回归

决策树常用于分类问题,但是也能解决回归问题。 在回归问题中,决策树只能使用cart决策树,而cart决策树,既可以分类,也可以回归。 所以我们说的回归树就是指cart树。 为什么只能是cart树 . 回想下id ,分裂后需要计算每个类别占总样本的比例,回归哪来的类别,c . 也一样 . 回归问题肯定是连续属性,所以只能二划分,而cart树是强制的二叉树 回归树的分裂 分裂方法与决策树处理连续属性无 ...

2019-04-07 18:45 0 1161 推荐指数:

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回归决策树

分类决策树的概念和算法比较好理解,并且这方面的资料也很多。但是对于回归决策树的资料却比较少,西瓜书上也只是提了一下,并没有做深入的介绍,不知道是不是因为回归用的比较少。实际上网上常见的房价预测的案例就是一个应用回归的很好的案例,所以我觉得至少有必要把回归的概念以及算法弄清楚 ...

Sun May 19 05:41:00 CST 2019 0 717
决策树回归

解决问题   实现基于特征范围的树状遍历的回归。 解决方案   通过寻找样本中最佳的特征以及特征值作为最佳分割点,构建一棵二叉树。选择最佳特征以及特征值的原理就是通过满足函数最小。其实选择的过程本质是对于训练样本的区间的分割,基于区间计算均值,最终区域的样本均值即为预测值 ...

Thu Jan 09 03:15:00 CST 2020 0 2710
决策树(二)决策树回归

回归 决策树也可以用于执行回归任务。我们首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor类构造一颗回归决策树,并在一个带噪声的二次方数据集上进行训练,指定max_depth=2: 下图是这棵的结果: 这棵看起来与之前构造的分类类似。主要 ...

Mon Mar 02 20:09:00 CST 2020 0 1443
决策树-回归问题

(6,6)决定它对应的输出。第一维分量6介于5和8之间,第二维分量6小于8,根据此决策树很容易判断(6, ...

Fri Apr 12 00:34:00 CST 2019 0 1005
决策树(分类回归

是运用于分类以及回归的一种树结构。决策树由节点和有向边组成,一般一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干 ...

Fri Nov 27 16:39:00 CST 2020 0 567
Sklearn_决策树_回归

DecisionTreeRegressor---回归 一.重要参数 criterion: 1)输入"mse"使用均方误差mean squared error(MSE),父节点和叶子节点之间的均方误差的差额将被用来作为 特征选择的标准,这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失 ...

Tue May 05 05:55:00 CST 2020 0 1115
决策树学习——回归

  回归也是一种决策树,不过它处理的数据标签不是属于分类的,也就是说它的标签是一个连续随机的值,比如说对一个城市的房价的预测,每个月的房价都是随机波动的值,不像分类任务,要将所有数据根据标签进行分类。 重要参数、属性、接口 criterion:回归衡量分枝质量的指标,支持的标准有三种 ...

Fri May 15 00:20:00 CST 2020 0 981
SparkMLlib回归算法之决策树

SparkMLlib回归算法之决策树 (一),决策树概念 1,决策树算法(ID3,C4.5 ,CART)之间的比较:   1,ID3算法在选择根节点和各内部节点中的分支属性时,采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性,在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息 ...

Thu May 25 00:24:00 CST 2017 3 2454
 
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