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 ...
本次章节的 个疑点: .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 for dtype float . 可能是版本问题,现版本确实不能接受缺失值,于是我用均值填补了缺失值,最后得 ...
2021-09-29 15:12 0 97 推荐指数:
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 ...
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,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 ...
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 ...
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: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 ...
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 ...
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树吧, 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分类树采用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,那么回归树呢?我们直接看之前的一个数据集(天气 ...