CART（分類回歸樹）原理和實現
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 ...
原文：連續值的CART（分類回歸樹）原理和實現
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 切分數據的不同：根據大於和小於等於切分數據集 選擇最好特征的最好特征值 生成cart：總體上和離散值的差不多，主要差 ...
2016-10-20 16:15 0 3900 推薦指數：
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cart中回歸樹的原理和實現
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