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,即分類回歸樹。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 ...
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:
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,即分類回歸樹。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 ...
CART:Classification and regression tree,分類與回歸樹。(是二叉樹) CART是決策樹的一種,主要由特征選擇,樹的生成和剪枝三部分組成。它主要用來處理分類和回歸問題,下面對分別對其進行介紹。 1、回歸樹:使用平方誤差最小准則 訓練集為:D={(x1,y1 ...
前面我們了解了決策樹和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 ...
一、CART決策樹模型概述(Classification And Regression Trees) 決策樹是使用類似於一棵樹的結構來表示類的划分,樹的構建可以看成是變量(屬性)選擇的過程,內部節點表示樹選擇那幾個變量(屬性)作為划分,每棵樹的葉節點表示為一個類的標號,樹的最頂層為根節點 ...
在之前的決策樹到集成學習里我們說了決策樹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樹分類原理和adaboost原理和實現, 上兩篇我們學習了cart(決策分類樹),決策分類樹也是決策樹的一種,也是很強大的分類器,但是cart的深度太深,我們可以指定 ...
決策樹的剪枝 決策樹為什么要剪枝?原因就是避免決策樹“過擬合”樣本。前面的算法生成的決策樹非常的詳細而龐大,每個屬性都被詳細地加以考慮,決策樹的樹葉節點所覆蓋的訓練樣本都是“純”的。因此用這個決策樹來對訓練樣本進行分類的話,你會發現對於訓練樣本而言,這個樹表現堪稱完美,它可以100%完美正確 ...
一、CART分類與回歸樹 資料轉載: http://dataunion.org/5771.html Classification And Regression Tree(CART)是決策樹的一種,並且是非常重要的決策樹,屬於 ...
上一篇我們學習和實現了CART(分類回歸樹),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分類樹如何實現 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 ...