原文:邏輯回歸與決策樹在分類上的一些區別

數據海洋 營銷預測模型的目標變量很多為一種狀態或類型,如客戶 買 還是 不買 客戶選擇上網方式為 寬帶 還是 撥號 營銷戰通道是郵件 電話 還是網絡。我們把這類問題統稱為 分類 。決策樹和邏輯回歸都是解決 分類 問題的高手。用不同的算法解答同樣的問題,自然引出了兩者孰優孰劣的討論,但迄今為止,仍然沒有一個明確的結論。出現這種情況是意料之中的,因為兩者的具體表現取決於數據狀況和挖掘人員的水平。從算 ...

2015-04-05 18:14 0 1969 推薦指數:

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決策樹(分類回歸

決策樹 決策樹 參考文獻 [1] 李航. 統計學習方法[M]. 北京:清華大學出版社,2012 決策樹 前言:第一篇博客,最近看完決策樹,想着歸納一下,也方便自己以后回顧。寫的會比較全面一些,可能會有很多不太正確的地方,歡迎大家交流指正 : ) 決策樹模型: 決策樹模型 ...

Fri Nov 27 16:39:00 CST 2020 0 567
決策樹(二)關於的決策樹一些思考

1.基於的模型比線性模型更好嗎?   如果我可以使用邏輯回歸解決分類問題和線性回歸解決回歸問題,為什么需要使用模型? 我們很多人都有這個問題。 實際上,你可以使用任何算法。 這取決於你要解決的問題類型。 其中有一些關鍵因素,它們將幫助你決定使用哪種算法: 如果因變量和自變量之間的關系 ...

Sun Sep 09 06:29:00 CST 2018 0 1741
決策樹一些總結和理解

1. 決策樹的定義 2. 決策樹的分支:分類回歸 3. 隨機森林軟件隔支持向量機 4. 決策樹處理缺失數據 5. 決策樹的剪枝 1. 決策樹的定義   決策樹,顧名思義,就是用來決策,通常來說,決策樹分為C4.5,CART等,其實他們都是一個東西,區別就是在 ...

Fri May 31 00:20:00 CST 2019 0 978
回歸決策樹

分類決策樹的概念和算法比較好理解,並且這方面的資料也很多。但是對於回歸決策樹的資料卻比較少,西瓜書上也只是提了一下,並沒有做深入的介紹,不知道是不是因為回歸用的比較少。實際上網上常見的房價預測的案例就是一個應用回歸的很好的案例,所以我覺得至少有必要把回歸的概念以及算法弄清楚 ...

Sun May 19 05:41:00 CST 2019 0 717
決策樹-回歸

決策樹常用於分類問題,但是也能解決回歸問題。 在回歸問題中,決策樹只能使用cart決策樹,而cart決策樹,既可以分類,也可以回歸。 所以我們說的回歸就是指cart。 為什么只能是cart 1. 回想下id3,分裂后需要計算每個類別占總樣本的比例,回歸哪來的類別,c4.5也一樣 ...

Mon Apr 08 02:45:00 CST 2019 0 1161
決策樹回歸

解決問題   實現基於特征范圍的樹狀遍歷的回歸。 解決方案   通過尋找樣本中最佳的特征以及特征值作為最佳分割點,構建一棵二叉樹。選擇最佳特征以及特征值的原理就是通過滿足函數最小。其實選擇的過程本質是對於訓練樣本的區間的分割,基於區間計算均值,最終區域的樣本均值即為預測值 ...

Thu Jan 09 03:15:00 CST 2020 0 2710
決策樹(二)決策樹回歸

回歸 決策樹也可以用於執行回歸任務。我們首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor類構造一顆回歸決策樹,並在一個帶噪聲的二次方數據集上進行訓練,指定max_depth=2: 下圖是這棵的結果: 這棵看起來與之前構造的分類類似。主要 ...

Mon Mar 02 20:09:00 CST 2020 0 1443
決策樹的剪枝,分類回歸CART

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,這個表現堪稱完美,它可以100%完美正確 ...

Wed Nov 04 03:20:00 CST 2015 6 6065
 
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