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：cart中回歸樹的原理和實現
前面說了那么多，一直圍繞着分類問題討論，下面我們開始學習回歸樹吧， cart生成有兩個關鍵點 如何評價最優二分結果 什么時候停止和如何確定葉子節點的值 cart分類樹采用gini系數來對二分結果進行評價，葉子節點的值使用多數表決，那么回歸樹呢 我們直接看之前的一個數據集 天氣與是否出去玩，是否出去玩改成出去玩的時間 如果用分類樹來做，結果就是這樣的，一個結果值一個節點 回歸樹切分數據集和分類樹是一 ...
2016-10-24 17:53 1 7479 推薦指數：
相關推薦
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 ...
cart樹回歸及其剪枝的python實現
轉自穆晨 閱讀目錄 前言 回歸樹 回歸樹的優化工作 - 剪枝 模型樹 回歸樹 / 模型樹的使用 小結 回到頂部 前言 前文討論的回歸算法都是全局且針對線性問題的回歸，即使是其中的局部加權線性回歸法，也有 ...
CART回歸樹
決策樹算法原理(ID3，C4.5) 決策樹算法原理(CART分類樹) 決策樹的剪枝 CART決策樹的生成就是遞歸地構建二叉樹的過程。對回歸樹用平方誤差最小化准則，對分類樹用基尼指數最小化准則。 給定訓練集 D = {(x1, y1), (x2, y2),...(xN, yN ...
分類回歸樹CART(上)
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 ...
分類回歸樹（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 ...
CART回歸樹基本原理（具體例子）
，有分支則相反。這樣的決策樹等價於遞歸地二分每個特征。 CART分類回歸樹是一種典型的二叉決策 ...
用cart（分類回歸樹）作為弱分類器實現adaboost
在之前的決策樹到集成學習里我們說了決策樹和集成學習的基本概念（用了adaboost昨晚集成學習的例子），其后我們分別學習了決策樹分類原理和adaboost原理和實現， 上兩篇我們學習了cart（決策分類樹），決策分類樹也是決策樹的一種，也是很強大的分類器，但是cart的深度太深，我們可以指定 ...