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 ...

上一篇介紹了決策樹之分類樹構造的幾種方法，本文主要介紹使用CART算法構建回歸樹及剪枝算法實現。主要包括以下內容： 1、CART回歸樹的介紹 2、二元切分的實現 3、總方差法划分特征 4、回歸樹的構建 5、回歸樹的測試與應用 6、剪枝算法 一、CART回歸樹的介紹 回歸樹與分類樹 ...

決策樹的剪枝 決策樹為什么要剪枝？原因就是避免決策樹“過擬合”樣本。前面的算法生成的決策樹非常的詳細而龐大，每個屬性都被詳細地加以考慮，決策樹的樹葉節點所覆蓋的訓練樣本都是“純”的。因此用這個決策樹來對訓練樣本進行分類的話，你會發現對於訓練樣本而言，這個樹表現堪稱完美，它可以100%完美正確 ...

首先剪枝（pruning）的目的是為了避免決策樹模型的過擬合。因為決策樹算法在學習的過程中為了盡可能的正確的分類訓練樣本，不停地對結點進行划分，因此這會導致整棵樹的分支過多，也就導致了過擬合。決策樹的剪枝策略最基本的有兩種：預剪枝（pre-pruning）和后剪枝（post-pruning ...

極小化極大算法是一個深度優先搜索算法。我們這里先規定搜索深度為3（實際情況中由於算力的原因必須限制搜索深度）。 雖然α-β剪枝在上文中一直沒有提到，但是看了下面的圖解你自然明白。 從根節點開始一直搜索到第一個葉節點 此時我們的搜索深度已經達到了3，所以此時需要調用評估函數，返回 ...

決策樹的剪枝是將生成的樹進行簡化，以避免過擬合。 《統計學習方法》上一個簡單的方式是加入正則項a|T|，其中|T|為樹的葉節點個數。 其中C(T)為生成的決策樹在訓練集上的經驗熵，經驗熵越大，表明葉節點上的數據標記越不純，分類效果越差。有了這個標准，拿到一顆生成好的樹，我們就遞歸的判斷一組 ...

決策樹可以分成ID3、C4.5和CART。 CART與ID3和C4.5相同都由特征選擇，樹的生成，剪枝組成。但ID3和C4.5用於分類，CART可用於分類與回歸。 ID3和C4.5生成的決策樹可以是多叉的，每個節點下的叉樹由該節點特征的取值種類而定，比如特征年齡分為（青年，中年，老年 ...

上一章主要描述了ID3算法的的原理，它是以信息熵為度量，用於決策樹節點的屬性選擇，每次優選信息量最多 的屬性，以構造一顆熵值下降最快的決策樹，到葉子節點處的熵值為0，此時每個葉子節點對應的實例集中的實例屬於同一類。 理想的決策樹有三種： 1.葉子節點數最少 2.葉子加點深度最小 3.葉子節點數最少 ...