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回归树基本原理（具体例子）
id 不能直接处理连续性的特征，需要将连续性的转化成离散的，但是会破坏连续性特征的内在结构。 一 概念 CART全称叫Classification and Regression Tree。首先要强调的是CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值只有 是 和 否 ，左分支是取值为 是 的分支，有分支则相反。这样的决策树等价于递归地二分每个特征。 CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可以做分 ...
2020-03-05 18:58 0 8764 推荐指数：
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