1.3.py CART回归树做组合规则特征
本次章节的2个疑点： 1.决策树是不需要处理缺失值得，梅老师也乜有处理缺失值，tree.DecisionTreeRegressor在梅老师那里是运行成功的，但是我的报错ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large ...
原文：使用 CART 回归树做预测
原创转载请注明出处：https: www.cnblogs.com agilestyle p .html 准备数据 这里使用到 sklearn 自带的波士顿房价数据集，该数据集给出了影响房价的一些指标，比如犯罪率，房产税等，最后给出了房价。根据这些指标，使用 CART 回归树对波士顿房价进行预测。 分割训练集和测试集 建模训练 评价模型 运行结果 每次运行结果可能会有不同 决策树可视化 如果把回归树 ...
2020-04-17 13:10 0 713 推荐指数：
相关推荐
CART回归树
决策树算法原理(ID3，C4.5) 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 = {(x1, y1), (x2, y2),...(xN, yN ...
分类回归树CART(上)
分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树，上回文我们介绍了基于ID3算法的决策树。作为上篇，这里只介绍CART是怎样用于分类的。 分类回归树是一棵二叉树，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 ...
分类回归树（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，即分类回归树。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 ...
cart回归树算法过程
回归树：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则回归树模型可表示为： 则平方误差为： 假如使用特征j的取值s ...
cart树回归及其剪枝的python实现
转自穆晨 阅读目录 前言 回归树 回归树的优化工作 - 剪枝 模型树 回归树 / 模型树的使用 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 ...
CART分类与回归树 学习笔记
CART：Classification and regression tree，分类与回归树。（是二叉树） CART是决策树的一种，主要由特征选择，树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、回归树：使用平方误差最小准则 训练集为：D={(x1,y1 ...
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 ...