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回歸樹基本原理（具體例子）
id 不能直接處理連續性的特征，需要將連續性的轉化成離散的，但是會破壞連續性特征的內在結構。 一 概念 CART全稱叫Classification and Regression Tree。首先要強調的是CART假設決策樹是二叉樹，內部結點特征的取值只有 是 和 否 ，左分支是取值為 是 的分支，有分支則相反。這樣的決策樹等價於遞歸地二分每個特征。 CART分類回歸樹是一種典型的二叉決策樹，可以做分 ...
2020-03-05 18:58 0 8764 推薦指數：
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