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 ...

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 ...

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 決策樹 參考文獻 [1] 李航. 統計學習方法[M]. 北京：清華大學出版社，2012 決策樹 前言：第一篇博客，最近看完決策樹，想着歸納一下，也方便自己以后回顧。寫的會比較全面一些，可能會有很多不太正確的地方，歡迎大家交流指正 : ) 決策樹模型： 決策樹模型 ...

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 ...

(6,6)決定它對應的輸出。第一維分量6介於5和8之間，第二維分量6小於8，根據此決策樹很容易判斷(6, ...

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 ...