原文:分類回歸樹CART(上)

分類回歸樹 CART,Classification And Regression Tree 也屬於一種決策樹,上回文我們介紹了基於ID 算法的決策樹。作為上篇,這里只介紹CART是怎樣用於分類的。 分類回歸樹是一棵二叉樹,且每個非葉子節點都有兩個孩子,所以對於第一棵子樹其葉子節點數比非葉子節點數多 。 表 名稱 體溫 表面覆蓋 胎生 產蛋 能飛 水生 有腿 冬眠 類標記 人 恆溫 毛發 是 否 否 ...

2012-10-01 21:41 12 41827 推薦指數:

查看詳情

分類回歸CART

概要 本部分介紹 CART,是一種非常重要的機器學習算法。 基本原理 CART 全稱為 Classification And Regression Trees,即分類回歸。顧名思義,該算法既可以用於分類還可以用於回歸。 克服了 ID3 算法只能處理離散型數據的缺點,CART ...

Mon Apr 09 22:29:00 CST 2018 0 2626
CART分類回歸 學習筆記

CART:Classification and regression tree,分類回歸。(是二叉樹) CART是決策的一種,主要由特征選擇,的生成和剪枝三部分組成。它主要用來處理分類回歸問題,下面對分別對其進行介紹。 1、回歸:使用平方誤差最小准則 訓練集為:D={(x1,y1 ...

Fri Jun 19 03:18:00 CST 2015 0 11716
CART分類回歸)原理和實現

前面我們了解了決策和adaboost的決策樹墩的原理和實現,在adaboost我們看到,用簡單的決策樹墩的效果也很不錯,但是對於更多特征的樣本來說,可能需要很多數量的決策樹墩 或許我們可以考慮使用更加高級的弱分類器,下面我們看下CART(Classification ...

Thu Oct 20 06:19:00 CST 2016 1 15516
CART決策分類回歸)分析及應用建模

一、CART決策模型概述(Classification And Regression Trees)    決策是使用類似於一棵的結構來表示類的划分,的構建可以看成是變量(屬性)選擇的過程,內部節點表示選擇那幾個變量(屬性)作為划分,每棵的葉節點表示為一個類的標號,的最頂層為根節點 ...

Wed Dec 14 02:01:00 CST 2016 1 31212
cart分類回歸)作為弱分類器實現adaboost

在之前的決策到集成學習里我們說了決策和集成學習的基本概念(用了adaboost昨晚集成學習的例子),其后我們分別學習了決策分類原理和adaboost原理和實現, 上兩篇我們學習了cart(決策分類),決策分類也是決策的一種,也是很強大的分類器,但是cart的深度太深,我們可以指定 ...

Mon Oct 24 06:02:00 CST 2016 0 4829
決策的剪枝,分類回歸CART

決策的剪枝 決策為什么要剪枝?原因就是避免決策“過擬合”樣本。前面的算法生成的決策非常的詳細而龐大,每個屬性都被詳細地加以考慮,決策的樹葉節點所覆蓋的訓練樣本都是“純”的。因此用這個決策來對訓練樣本進行分類的話,你會發現對於訓練樣本而言,這個表現堪稱完美,它可以100%完美正確 ...

Wed Nov 04 03:20:00 CST 2015 6 6065
連續值的CART分類回歸)原理和實現

上一篇我們學習和實現了CART分類回歸),不過主要是針對離散值的分類實現,下面我們來看下連續值的cart分類如何實現 思考連續值和離散值的不同之處: 二分子樹的時候不同:離散值需要求出最優的兩個組合,連續值需要找到一個合適的分割點把特征切分為前后兩塊 這里不考慮特征的減少問題 切分 ...

Fri Oct 21 00:15:00 CST 2016 0 3900
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM