決策樹的剪枝，分類回歸樹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，這個樹表現堪稱完美，它可以100%完美正確 ...
原文：決策樹（主要針對CART）的生成與剪枝
這次主要想寫兩篇，一篇把決策樹的相關思想和方法解釋清楚，另外一個說一下ensemble形式的決策樹，random forest，依據主要是breiman的論文。 這篇講決策樹 主要以cart為例，因為random forest的大多實現也是根據cart cart的生成。 cart的全稱是classification and regression tree，意為分類回歸樹。也就是說這類決策樹既可以解 ...
2016-09-09 15:56 0 5876 推薦指數：
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CART決策樹
CART（Classification and Regression tree）分類回歸樹由L.Breiman,J.Friedman,R.Olshen和C.Stone於1984年提出。ID3中根據屬性值分割數據，之后該特征不會再起作用，這種快速切割的方式會影響算法的准確率。CART是一棵二叉樹 ...
決策樹之 CART
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決策樹剪枝
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決策樹系列（五）——CART
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決策樹剪枝問題
決策樹的剪枝是將生成的樹進行簡化，以避免過擬合。 《統計學習方法》上一個簡單的方式是加入正則項a|T|，其中|T|為樹的葉節點個數。 其中C(T)為生成的決策樹在訓練集上的經驗熵，經驗熵越大，表明葉節點上的數據標記越不純，分類效果越差。有了這個標准，拿到一顆生成好的樹，我們就遞歸的判斷一組 ...
決策樹及其剪枝原理
決策樹可以分成ID3、C4.5和CART。 CART與ID3和C4.5相同都由特征選擇，樹的生成，剪枝組成。但ID3和C4.5用於分類，CART可用於分類與回歸。 ID3和C4.5生成的決策樹可以是多叉的，每個節點下的叉樹由該節點特征的取值種類而定，比如特征年齡分為（青年，中年，老年 ...
理解CART決策樹
CART算法 原理 CART全稱為Classification and Regression Tree。 回歸樹 相比ID3，CART遍歷所有的特征和特征值，然后使用二元切分法划分數據子集，也就是每個節點都只會分裂2個分支。接着計算數據子集的總方差來度量數據子集的混亂程度，總方差越小 ...