原文:CART分類與回歸樹 學習筆記

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。 回歸樹:使用平方誤差最小准則 訓練集為:D x ,y , x ,y , , xn,yn 。 輸出Y為連續變量,將輸入划分為M個區域,分別為R ,R , ,RM,每個區域的輸 ...

2015-06-18 19:18 0 11716 推薦指數:

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【機器學習筆記之三】CART 分類回歸

本文結構: CART算法有兩步 回歸的生成 分類的生成 剪枝 CART - Classification and Regression Trees 分類回歸,是二叉樹,可以用於分類,也可以用於回歸問題,最先 ...

Tue Aug 15 16:23:00 CST 2017 1 2155
分類回歸CART(上)

分類回歸(CART,Classification And Regression Tree)也屬於一種決策,上回文我們介紹了基於ID3算法的決策。作為上篇,這里只介紹CART是怎樣用於分類的。 分類回歸是一棵二叉樹,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 ...

Tue Oct 02 05:41:00 CST 2012 12 41827
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
秒懂機器學習---分類回歸CART

秒懂機器學習---分類回歸CART 一、總結 一句話總結: 用決策來模擬分類和預測,那些人還真是聰明:其實也還好吧,都精通的話想一想,混一混就好了 用決策模擬分類和預測的過程:就是對集合進行歸類的過程(歸類自然也就給出了預測,因為某類的結果一般是一樣的) 1、CART ...

Wed Jun 05 15:58:00 CST 2019 0 580
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
機器學習:基於CART算法的決策——分類回歸

一、分類構建(實際上是一棵遞歸構建的二叉樹,相關的理論就不介紹了) 二、分類項目實戰 2.1 數據集獲取(經典的鳶尾花數據集) 描述: Attribute Information: 1. sepal length in cm 2. sepal width ...

Tue Jun 30 19:06:00 CST 2020 0 561
機器學習技法-決策CART分類回歸構建算法

課程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一、決策(Decision Tree)、口袋(Bagging),自適應增強(AdaBoost) Bagging和AdaBoost算法再分類 ...

Tue Apr 05 04:28:00 CST 2016 0 7359
 
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