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算法原理及實現
.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。 分類樹兩個基本思想：第一個是將訓練樣本進行遞歸地划分自變量空間進行建樹的想法，第二個想法是用驗證數據進行剪枝。 建樹:在分類回歸樹中， ...
2017-09-13 09:12 0 3588 推薦指數：
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