決策樹-回歸
決策樹常用於分類問題，但是也能解決回歸問題。 在回歸問題中，決策樹只能使用cart決策樹，而cart決策樹，既可以分類，也可以回歸。 所以我們說的回歸樹就是指cart樹。 為什么只能是cart樹 1. 回想下id3，分裂后需要計算每個類別占總樣本的比例，回歸哪來的類別，c4.5也一樣 ...
原文：基於京東手機銷售數據用回歸決策樹預測價格
今天給大家推薦一個數據分析與挖掘的實戰項目案例 基於京東手機銷售數據用回歸決策樹預測價格 。該項目先基於京東手機銷售數據做出一系列分析后，利用回歸決策樹僅根據手機外部特征進行價格預測。 本項目來自於實驗樓 樓 數據分析與挖掘實戰 第五期學員：Ted Wei。 數據獲取 由於手機的價格以及評論數是需要經過 javascript 渲染的動態信息，單純用 requests 模塊是爬取不到的。我的解決方案 ...
2019-08-28 14:03 0 855 推薦指數：
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決策樹 – 回歸
解決問題 實現基於特征范圍的樹狀遍歷的回歸。 解決方案 通過尋找樣本中最佳的特征以及特征值作為最佳分割點，構建一棵二叉樹。選擇最佳特征以及特征值的原理就是通過滿足函數最小。其實選擇的過程本質是對於訓練樣本的區間的分割，基於區間計算均值，最終區域的樣本均值即為預測值 ...
回歸決策樹
分類決策樹的概念和算法比較好理解，並且這方面的資料也很多。但是對於回歸決策樹的資料卻比較少，西瓜書上也只是提了一下，並沒有做深入的介紹，不知道是不是因為回歸樹用的比較少。實際上網上常見的房價預測的案例就是一個應用回歸樹的很好的案例，所以我覺得至少有必要把回歸樹的概念以及算法弄清楚 ...
決策樹（二）決策樹回歸
回歸 決策樹也可以用於執行回歸任務。我們首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor類構造一顆回歸決策樹，並在一個帶噪聲的二次方數據集上進行訓練，指定max_depth=2： 下圖是這棵樹的結果： 這棵樹看起來與之前構造的分類樹類似。主要 ...
拓端tecdat|R語言用邏輯回歸、決策樹和隨機森林對信貸數據集進行分類預測
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=17950 在本文中，我們使用了邏輯回歸、決策樹和隨機森林模型來對信用數據集進行分類預測並比較了它們的性能。數據集是 看起來所有變量都是數字變量，但實際上，大多數都是因子變量， > ...
決策樹-回歸問題
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決策樹(分類樹、回歸樹）
是運用於分類以及回歸的一種樹結構。決策樹由節點和有向邊組成，一般一棵決策樹包含一個根節點、若干內部節點和若干 ...
Sklearn_決策樹_回歸樹
DecisionTreeRegressor---回歸樹 一.重要參數 criterion: 1）輸入"mse"使用均方誤差mean squared error(MSE)，父節點和葉子節點之間的均方誤差的差額將被用來作為 特征選擇的標准，這種方法通過使用葉子節點的均值來最小化L2損失 ...