本文結構: CART算法有兩步 回歸樹的生成 分類樹的生成 剪枝 CART - Classification and Regression Trees 分類與回歸樹,是二叉樹,可以用於分類,也可以用於回歸問題,最先 ...
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:
本文結構: CART算法有兩步 回歸樹的生成 分類樹的生成 剪枝 CART - Classification and Regression Trees 分類與回歸樹,是二叉樹,可以用於分類,也可以用於回歸問題,最先 ...
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ID3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 ...
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 ...
1. 目的:根據人口普查數據來預測收入(預測每個個體年收入是否超過$50,000) 2. 數據來源:1994年美國人口普查數據,數據中共含31978個觀測值,每個觀測值代表一個個體 ...
秒懂機器學習---分類回歸樹CART 一、總結 一句話總結: 用決策樹來模擬分類和預測,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 用決策樹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 ...
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、分類樹構建(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、分類樹項目實戰 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 ...
課程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一、決策樹(Decision Tree)、口袋(Bagging),自適應增強(AdaBoost) Bagging和AdaBoost算法再分類 ...