決策樹雖然有很多種算法,但是我們基本使用的是CART算法,所以對於決策樹,我建議主要深究CART算法就可以 了 一、CART算法介紹 CART(Classification And Regression Tree),看英文名字分類和回歸樹,就知道該算法既可以用作分類也可以用作回歸 ...
來源:http: www.cnblogs.com pinard p .html 作者:劉建平Pinard 對於C . 算法,我們也提到了它的不足,比如模型是用較為復雜的熵來度量,使用了相對較為復雜的多叉樹,只能處理分類不能處理回歸等。對於這些問題, CART算法大部分做了改進。CART算法也就是我們下面的重點了。由於CART算法可以做回歸,也可以做分類,我們分別加以介紹,先從CART分類樹算法開始 ...
2017-07-05 09:18 0 4136 推薦指數:
決策樹雖然有很多種算法,但是我們基本使用的是CART算法,所以對於決策樹,我建議主要深究CART算法就可以 了 一、CART算法介紹 CART(Classification And Regression Tree),看英文名字分類和回歸樹,就知道該算法既可以用作分類也可以用作回歸 ...
1.算法介紹 分類回歸樹算法:CART(Classification And Regression Tree)算法采用一種二分遞歸分割的技術,將當前的樣本集分為兩個子樣本集,使得生成的的每個非葉子節點都有兩個分支。因此,CART算法生成的決策樹是結構簡潔的二叉樹。 分類樹兩個 ...
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,最先由 Breiman 等提出 ...
回歸樹:使用平方誤差最小准則 訓練集為:D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}。 輸出Y為連續變量,將輸入划分為M個區域,分別為R1,R2,…,RM,每個區域的輸出值分別 ...
作者:桂。 時間:2017-05-13 14:19:14 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6847334.html 、 前言 內容主要是CART算法的學習筆記。 CART算法是一個二叉樹問題,即總是有兩種選擇,而不像之前 ...
決策樹算法原理(ID3,C4.5) CART回歸樹 決策樹的剪枝 在決策樹算法原理(ID3,C4.5)中,提到C4.5的不足,比如模型是用較為復雜的熵來度量,使用了相對較為復雜的多叉樹,只能處理分類不能處理回歸。對這些問題,CART(Classification ...
CART分類樹算法 特征選擇 我們知道,在ID3算法中我們使用了信息增益來選擇特征,信息增益大的優先選擇。在C4.5算法中,采用了信息增益比來選擇特征,以減少信息增益容易選擇特征值多的特征的問題。但是無論是ID3還是C4.5,都是基於信息論的熵模型的,這里面會涉及大量的對數運算。能不能簡化 ...
注:本系列所有博客將持續更新並發布在github和gitee上,您可以通過github、gitee下載本系列所有文章筆記文件。 1 引言 上一篇博客中介紹了ID3和C4.5兩種決策樹算法,這兩種決策樹都只能用於分類問題,而本文要說的CART(classification ...