使用 CART 回歸樹做預測
回歸樹對波士頓房價進行預測。 分割訓練集和測試集 建模訓練 ...
原文：1.3.py CART回歸樹做組合規則特征
本次章節的 個疑點： .決策樹是不需要處理缺失值得，梅老師也乜有處理缺失值，tree.DecisionTreeRegressor在梅老師那里是運行成功的，但是我的報錯ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype float . 可能是版本問題，現版本確實不能接受缺失值，於是我用均值填補了缺失值，最后得 ...
2021-09-29 15:12 0 97 推薦指數：
相關推薦
CART回歸樹
決策樹算法原理(ID3，C4.5) 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 = {(x1, y1), (x2, y2),...(xN, yN ...
分類回歸樹CART(上)
分類回歸樹(CART,Classification And Regression Tree)也屬於一種決策樹，上回文我們介紹了基於ID3算法的決策樹。作為上篇，這里只介紹CART是怎樣用於分類的。 分類回歸樹是一棵二叉樹，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 ...
分類回歸樹（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，即分類回歸樹。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 ...
cart回歸樹算法過程
回歸樹：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則回歸樹模型可表示為： 則平方誤差為： 假如使用特征j的取值s ...
CART分類與回歸樹 學習筆記
CART：Classification and regression tree，分類與回歸樹。（是二叉樹） CART是決策樹的一種，主要由特征選擇，樹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、回歸樹：使用平方誤差最小准則 訓練集為：D={(x1,y1 ...
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 ...
cart中回歸樹的原理和實現
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樹吧， 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分類樹采用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，那么回歸樹呢？我們直接看之前的一個數據集（天氣 ...