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 ...
原文：cart回歸樹算法過程
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,每個區域的輸出值分別為：c ,c , ,cm則回歸樹模型可表示為： 則平方誤差為： 假如使用特征j的取值s來將輸入空間划分為兩個區域，分別為： 我們需要最小化損失函數，即： 其中c ,c 分別為R ,R 區間內的輸出平均值。 此處與統計學習 ...
2017-07-16 19:12 1 6957 推薦指數：
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