原文:CART回歸樹

決策樹算法原理 ID ,C . 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 x , y , x , y ,... xN,yN 考慮如何生成回歸樹。 一個回歸樹對應輸入空間的一個划分以及在划分單元上的輸出值。假如數據空間被划分為R Rm單元,每個單元有一個固定的輸出值Cm。 ...

2019-03-26 17:23 0 1737 推薦指數:

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分類回歸CART(上)

分類回歸(CART,Classification And Regression Tree)也屬於一種決策,上回文我們介紹了基於ID3算法的決策。作為上篇,這里只介紹CART是怎樣用於分類的。 分類回歸是一棵二叉樹,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 ...

Tue Oct 02 05:41:00 CST 2012 12 41827
分類回歸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。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 ...

Mon Apr 09 22:29:00 CST 2018 0 2626
cart回歸算法過程

回歸: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為:c1,c2,…,cm則回歸模型可表示為: 則平方誤差為: 假如使用特征j的取值s ...

Mon Jul 17 03:12:00 CST 2017 1 6957
CART分類與回歸 學習筆記

CART:Classification and regression tree,分類與回歸。(是二叉樹) CART是決策的一種,主要由特征選擇,的生成和剪枝三部分組成。它主要用來處理分類和回歸問題,下面對分別對其進行介紹。 1、回歸:使用平方誤差最小准則 訓練集為:D={(x1,y1 ...

Fri Jun 19 03:18:00 CST 2015 0 11716
CART(分類回歸)原理和實現

前面我們了解了決策和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 ...

Thu Oct 20 06:19:00 CST 2016 1 15516
cart回歸及其剪枝的python實現

轉自穆晨 閱讀目錄 前言 回歸 回歸的優化工作 - 剪枝 模型 回歸 / 模型的使用 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 ...

Mon Oct 09 00:23:00 CST 2017 0 1637
使用 CART 回歸做預測

回歸對波士頓房價進行預測。 分割訓練集和測試集 建模訓練 ...

Fri Apr 17 21:10:00 CST 2020 0 713
cart回歸的原理和實現

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,那么回歸呢?我們直接看之前的一個數據集(天氣 ...

Tue Oct 25 01:53:00 CST 2016 1 7479
 
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