分类回归树 [问题点数:40分]

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机器学习笔记十二:分类回归树CART
<em>分类</em><em>回归树</em>CART
分类回归树(统计学习方法版)
CART是决策树的一种,主要由特征选择,树的生成和剪枝三部分组成。它主要用来处理<em>分类</em>和回归问题,下面对分别对其进行介绍。1、<em>回归树</em>:使用平方误差最小准则训练集为:D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}。输出Y为连续变量,将输入划分为M个区域,分别为R1,R2,…,RM,每个区域的输出值分别为:c1,c2,…,cm则<em>回归树</em>模型可表示为:#dd0000
CART分类回归树
本周在看关于决策树和Gradient Boosting Machinenn包含 n1. 决策树原理,总结我看的文献的描述(5篇) n2. 决策树生成的算法描述,和代码,参考github,Gradient Boosting Machine 和普通decision tree 区别 n3. Gradient Boosting Machine 依赖包的应用和调参。nnnnnMarkdown和扩展Markd...
决策树之分类树与回归树
决策树(Disicion tree)nn A decision tree is a flowchart-like structure in which each internal node represents a &quot;test&quot; on an attribute (e.g. whether a coin flip comes up heads or tails), each branch repre...
机器学习-分类、回归、回归树、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)
一,<em>分类</em>与回归<em>分类</em>(classification)与回归(regression)本质上是相同的,直观的不同之处在于输出结果是否连续。引用Andrew Ng的Machine Learning课程给出的定义:Supervised learning problems are categorized into &quot;regression&quot; and &quot;classification&quot; problems. In a...
数据挖掘十大算法(十):CART(分类回归树
本文记录一下关于CART的相关知识其中包括(<em>回归树</em>、树的后剪枝、模型树、树回归模型的预测(树回归模型的评估))。在之前学习完ID3算法有记录一篇相关的学习笔记,所以后面学习CART算法能有一个比较和熟悉的理解。nn    贪心算法的决策树,构建算法是ID3,即通过香农熵计算数据的混乱程度,然后求出信息增益,每次选择最大信息增益的划分方式,作为当前的划分方式,直到数据集完成划分,被划分过的特征在之后...
机器学习算法与Python实践(10) - 分类回归树 (CART)
<em>分类</em><em>回归树</em>-classification and regression tree-CART
CART树(分类回归树
主要内容nn(1)CART树简介nn(2)CART树节点分裂规则nn(3)剪枝nn---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------nn一、简介nnCART<em>分类</em><em>回归树</em>是一种典型的二叉决策树,可以做<em>分类</em>或者回归。若预测...
MachineLearning—CART分类回归树python应用实现
 nnn# -*- coding: utf-8 -*- nnfrom numpy import * nimport numpy as np nimport pandas as pd nfrom math import log nimport operator nimport re nfrom collections import defaultdictnimport itertools...
机器学习--CART分类回归树
许多问题都是非线性的,用线性模型并不能很好的拟合数据,这种情况下可以使用树回归来拟合数据。介绍CART,  树剪枝,模型树。nn1.CARTnn传统决策树是一种贪心算法,在给定时间内做出最佳选择,不关心是否达到全局最优。切分过于迅速,特征一旦使用后面将不再使用。不能处理连续型特征,进行离散化可能会破坏连续变量的内在特征。nnCART <em>分类</em><em>回归树</em>,既能<em>分类</em>又能回归。CRAT来进行节点决策时,使用二元...
CART分类回归树-(python3)
一、树回归n1、简介nnn假设X与Y分别是输入和输出向量,并且Y是连续变量,给定训练数据集nnnn考虑如何生成<em>回归树</em>。nn一个<em>回归树</em>对应着输入空间(即特征空间)的一个划分以及在划分的但单元上的输出值。假设已将输入空间划分为M个单元n  n,并且在每个单元n  n上有一个固定的输出值n  n,于是<em>回归树</em>模型可表示为(简单来说就是把数据集划分为多份数据,且每份数据集里面
决策树系列(三):CART(分类回归树)-详细原理解析
CART,又名<em>分类</em><em>回归树</em>,有以下特点:n(1)CART是一棵二叉树;n(2)CART既能是<em>分类</em>树,又能是<em>回归树</em>;n(3)当CART是<em>分类</em>树时,采用GINI值作为节点分裂的依据;当CART是<em>回归树</em>时,采用MSE(均方误差)作为节点分裂的依据;n<em>分类</em>树和<em>回归树</em>的区别?n针对<em>分类</em>任务,就是<em>分类</em>树;针对回归任务,就是<em>回归树</em>。n<em>分类</em>任务:预测目标是离散值,例如预测该用户是否会逾期,逾期是一类,不逾期是另一类...
CART分类回归树分析与python实现
引言前面我们分享过一篇决策树算法叫ID3:ID3决策树原理分析及python实现。首先我们来回顾下ID3算法。ID3每次选取最佳特征来分割数据,这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。这种按某种特征切分完数据集后,当前特征在下次切分数据集时就不再起作用,因此会存在切分方式过于迅速地问题。ID3算法还存在另一个问题就是它不能直接处理连续型特征,因此算法需要改进。于是有人提出了二元切分法很好的解决
cart(分类回归树)原理与实现
cart(<em>分类</em>与<em>回归树</em>)原理与实现原理CART假设决策树是二叉树,内部结点特征的值分为“是”和“否”。所以某个属性(特征)若是取值超过2个,则必然有一个分支结点在该属性上的取值超过一个。与ID3树不同的是,上层使用过的属性,在下层依然可以使用,只是属性的取值集合变少了而已。分支时需要考虑所有可能的属性选择与所有可能取值作为切分点。而ID3只需要考虑属性选择,因为分支数量等于取值数量,所以不必考虑切分
举例讲清楚模型树和回归树的区别
n根据上面图中的一个例子,我们来分析下,假设A、B两点是曲线上的噪声点。n模型树的叶子节点是一个函数。n<em>回归树</em>的叶子节点是取一个区间的平均。n所以:n对于节点A而言,模型树的估计离主曲线更远,此时选择<em>回归树</em>(预测值为蓝色点)更加合适。n对于节点B而言,<em>回归树</em>由于取均值,导致B的预测值是蓝色点,离主曲线太远,此时选用模型树更加合适nn...
决策树与回归树区别到底在哪
前面讲了几节决策树从底层的构造原理,更多的是面向<em>分类</em>的决策树,从树的用途上讲还有一种用途,那就是<em>回归树</em>,结构也是树,但是出来的结果是回归值。可能很多人不用<em>回归树</em>做任务的时候很少去管<em>回归树</em>,以至于有时候也不知道它们的区别,但是还是有必要掌握,因为牛逼的树算法,比如GBDT,xgboost的单棵树可不是<em>分类</em>树,是<em>回归树</em>。n所谓<em>分类</em>树就是面向<em>分类</em>的,每个决策树最末端的叶子结点出来的是一个<em>分类</em>标签,不是0...
【监督学习】第八课 树型学习方法与集成方法(Adaboost,回归树分类树,bagging)
这节课讲的是各种树相关的学习算法或模型,以及它们是如何集成的。树方法试图将空间分割成长方形集合,然后在这些长方形上拟合一个模型。其中Rn表示一个 区域,region。也就是一个长方形。这些长方形彼此没有交集,共同构成整个空间。I函数则表示对或错。如果x属于Rn,那么I的值为1,否则为0.而cn代表自然选择。也就是在Rn区域中所有y的平均值。利用单阈值,我们可以对某个属性值进行切割,将一个平面分成两...
决策树之CART(分类回归树)详解
决策树之CART(<em>分类</em><em>回归树</em>)详解nnn主要内容 nCART<em>分类</em><em>回归树</em>简介nCART<em>分类</em><em>回归树</em>分裂属性的选择nCART<em>分类</em><em>回归树</em>的剪枝nnnnn1、CART<em>分类</em><em>回归树</em>简介 n  CART<em>分类</em><em>回归树</em>是一种典型的二叉决策树,可以做<em>分类</em>或者回归。如果待预测结果是离散型数据,则CART生成<em>分类</em>决策树;如果待预测结果是连续型数据,则CART生成回归决策树。数据对象的属性特征为离散型或连续型,并不是区别<em>分类</em>树...
【机器学习】决策树(基于ID3,C4.5,CART分类回归树算法)—— python3 实现方案
内含3种算法的核心部分.nn没有找到很好的测试数据.nn但就理清算法思路来说问题不大nn剪枝算法目前只实现了CART<em>回归树</em>的后剪枝.nnnimport numpy as npnfrom collections import Counternfrom sklearn import datasetsnnnclass DecisionTree:n def __init__(self, algori...
基于R软件rpart包的分类回归树的应用
知网下载的谢老师发表文献,可以指导决策树构建。 特别适用于菜鸟学习哈!
用python实现CART(分类回归树
mark
【树】分类树、回归树原理及代码
1.<em>分类</em>树 (Classification Tree)nn原理:nn内部节点表示一个特征或者一个属性,叶子节点表示一个类。nn用决策树<em>分类</em>,从根节点开始,对实例的某一个特征进行<em>分类</em>,根据<em>分类</em>结果,将实例分配到子节点,这时,每一个子节点对应着该特征的一个取值;如此递归的分配下去,直到将该实例分配到叶子节点。n以C4.5<em>分类</em>树为例,C4.5<em>分类</em>树在每次分枝时,是穷举每一个feature的每一个阈值,找...
机器学习实战(八)分类回归树CART(Classification And Regression Tree)
目录nn0. 前言nn1. <em>回归树</em>nn2. 模型树nn3. 剪枝(pruning)nn3.1. 预剪枝nn3.2. 后剪枝nn4. 实战案例nn4.1. <em>回归树</em>nn4.2. 模型树nnn学习完机器学习实战的<em>分类</em><em>回归树</em>,简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解,仅供参考。nn所有代码和数据可以访问 我的 githubnn如果这篇文章对你有一点小小的帮助,请给个关注喔~我会非常开心的~nnn0...
GBDT-回归树的建立
GBDT中的树是<em>回归树</em>。nn最近才开始看GBDT的内容,发现基础是<em>回归树</em>,抓起统计学习方法(p69 算法5.5)就开始看,发现书上的那些式子很晦涩,翻阅了很多的博客,大致了解了<em>回归树</em>的建立方法。之后会总结GBDT的回归和<em>分类</em>模型。nn一。算法思想,<em>回归树</em>递归地将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域的输出值。nn二。步骤:nn1.遍历选定的变量j,对固定的切分变量j扫描切分点s,选择使下式最小的...
6.R语言 分类回归树--决策树、随机森林
1.<em>回归树</em>nndata(prostate)nprostate$gleason &lt;- ifelse(prostate$gleason == 6, 0, 1)npros.train &lt;- subset(prostate, train == TRUE)[, 1:9]npros.test = subset(prostate, train == FALSE)[, 1:9]nnset.seed(1...
用java实现分类回归树(CART)
首先我们来了解一下<em>分类</em><em>回归树</em>(CART),如下:nn算法描述:其中T代表当前样本集,当前候选属性集用T_attributelist表示。nn(1)创建根节点Nnn(2)为N分配类别nn(3)if T都属于同一类别or T中只剩下 一个样本则返回N为叶节点,否则为其分配属性nn(4)for each T_attributelist中属性执行该属性上的一个划分,计算此划分的GINI系数nn(5)N的测...
机器学习 回归树算法 C++
算法很简单.nnx 一维时的 C++ 实现如下(来自&amp;lt;统计学习方法&amp;gt; 第五章习题 5.2&amp;gt;nnn#include &amp;lt;iostream&amp;gt;n#include &amp;lt;functional&amp;gt;n#include &amp;lt;memory&amp;gt;n#include &amp;lt;fstream&amp;gt;n#include &amp;lt;cmath&amp;gt;n#include &amp;lt;stri
Scikit-Learn与回归树
回归算法原理n CART(Classification and Regression Tree)算法是目前决策树算法中最为成熟的一类算法,应用范围也比较广泛。它既可以用于<em>分类</em>。 n 西方预测理论一般都是基于回归的,CART是一种通过决策树方法实现回归的算法,它具有很多其他全局回归算法不具有的特性。 n 在创建回归模型时,样本的取值分为观察值和输出值两种,观察值和输出值都是连续的,不像<em>分类</em>函数那
机器学习决策树:sklearn分类和回归
上面的蓝字关注我们!rnrnrn作者:alg-flodyrn编辑:Emilyrnrnrn1 逻辑回归和决策树<em>分类</em>比较rnrnrn昨天的推送机器学习:对决策树剪枝,分析了决策树需要剪枝,今天再就这个话题,借助rn sklearn 进一步分析决策树<em>分类</em>和回归时过拟合发生后,该如何解决的问题。rnrnrn上周推送的机器学习:谈谈决策树,介绍了利用逻辑回归算法,二<em>分类</em>一个拥有2个特征的数据集,模拟的结果如
回归树的原理和实现
文章目录<em>分类</em>树与<em>回归树</em><em>回归树</em>原理介绍最小二乘<em>回归树</em>生成算法CART算法Python代码节点类<em>回归树</em>类简单的例子Python库n<em>分类</em>树与<em>回归树</em>n<em>分类</em>树用于<em>分类</em>问题。<em>分类</em>决策树在选取划分点,用信息熵、信息增益、或者信息增益率、或者基尼系数为标准。nClassification tree analysis is when the predicted outcome is the class to whi...
cart 分类回归树分类和回归节点split原理
classification and regression trees 简称<em>分类</em><em>回归树</em>,可以用来处理<em>分类</em>或者回归问题。nn<em>分类</em>树的节点split依据选择gini系数最小的分裂点,gini系数越小不确定性越小。nn<em>回归树</em>的节点<em>分类</em>采用最小方差作为分裂点的依据。nn对特征A,计算所有属性值的切分结果S1和S2数据集的方差,计算S1和S2的方差之和,取最小的为分裂点和分裂特征index为此次最优切分方...
机器学习之-回归树-具体怎么实现及应用
1、连续和离散型特征的树的构建:n用字典来存储树的数据结构,包含4个元素:na)待切分的特征nb)待切分的特征值nc)右子树。当不再需要切分的时候,也可以是单个值。nd)左子树。与右子树类似。
回归树预测
本文不具体介绍<em>回归树</em>的具体算法,采用波士顿房价预测的案例来使用<em>回归树</em>模型。语言是Python3.6,集成环境是Anaconda3。rn#导入数据nfrom sklearn.datasets import load_bostonnboston=load_boston()nprint(boston.DESCR)nnfrom sklearn.cross_validation import train_t
利用回归树对Boston房价进行预测,并对结果进行评估
from sklearn.cross_validation import train_test_splitnfrom sklearn.preprocessing import StandardScalernfrom sklearn.tree import DecisionTreeRegressornfrom sklearn.metrics import mean_squared_error,
sklearn 决策树回归使用案列
sklearn 决策树回归使用案列,数据集随机生成,完美运行
CART---回归树
本算法根据《机器学习实战》改编而来,对<em>回归树</em>的详细说明请参照原书,数据的下载地址 https://pan.baidu.com/s/1gfKrBqj,rn以下为Matlab程序主程序:rnclc;nclear;n%加载测试数据文件,前两列为坐标值,后两列为类标号nfileID = fopen('D:\matlabFile\CART\CART.txt');nDS=textscan(fileID,'%f
树回归的介绍
        线性回归包含一些强大的方法,但这些方法创建的模型需要拟合所有的样本点(局部加权线性回归除外)。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时,构建全局模型的想法就显得太难了,也略显笨拙。而且,实际生活中很多问题都是非线性的,不可能使用全局线性模型来拟合任何数据。一种可行的方法是将数据集切分成很多份易建模的数据,然后利用线性回归级数来建模。如果首次切分后仍然难以拟合线性模型就继续切分。...
CART回归树和GBDT
CART 分为<em>回归树</em>和决策树。这里重点讲讲<em>回归树</em>的特征选择。n<em>回归树</em>选择特征的方法是:平方误差最小化。n具体步骤为:n1)依次遍历每个特征j,以及该特征的每个取值s,计算每个切分点(j,s)的损失函数,选择损失函数最小的切分点。nnnnnn其中c1,c2分别为R1,R2区间内的输出平均值。nnnn2)使用上步得到的切分点将当前的输入空间划分为两个部分nn3)然后将被划
CART 回归树代码实现
<em>回归树</em>的实现细节
回归树-----生成回归树
当数据拥有众多属性并且属性间关系复杂时,前面所讲的回归算法就显得太难了。今天我们就讨论一种树型的回归算法。前面讲过一个树,叫做决策树,构建决策树时需要利用信息增益来计算出最佳的<em>分类</em>特征然后不断的从剩余的特征中找出最佳的<em>分类</em>特征进行<em>分类</em>,这种方法叫做ID3.今天我们构建树所用的切分数据的方法有所不同,用的是二分法。其主体思想也是找到最佳的<em>分类</em>特征:ex00.txt (提取码:b416)rnrnfro
分类回归树详解,数据挖掘
<em>分类</em>和<em>回归树</em>详解,数据挖掘
分类回归——CART分类与回归以及Python实现
CART<em>分类</em>与<em>回归树</em>本质上是一样的,构建过程都是逐步分割特征空间,预测过程都是从根节点开始一层一层的判断直到叶节点给出预测结果。只不过<em>分类</em>树给出离散值,而<em>回归树</em>给出连续值(通常是叶节点包含样本的均值),另外<em>分类</em>树基于Gini指数选取分割点,而<em>回归树</em>基于平方误差选取分割点。nnCART<em>分类</em>树:nn核心思想:以特征及对应特征值组成元组为切分点,逐步切分样本空间nn基本概念:nn基尼指数(Gini):样...
【机器学习】分类决策树与回归决策树案例
一、回顾nnn什么是决策树,信息熵nnn构建决策树的过程nnnID3、C4.5和CRAT算法nnn上面三篇,主要介绍了相关的理论知识,其中构建决策树的过程可以很好地帮助我们理解决策树的分裂属性的选择。n二、决策树的Python实现nn...
梯度提升回归树 GBDT java
/**rn * 梯度提升<em>回归树</em>    简单实现rn * @author ysh  1208706282rn *rn */rnpublic class Gbdt {rn    static List mSamples;rn    static List mTrainTarget;rn    static List mTrainCurTarget;rn    static List mCarts;rn
学习笔记:用回归树预测波士顿房价
代码如下:# -*- coding: utf-8 -*-n&quot;&quot;&quot;nCreated on Tue May 22 09:36:42 2018nn@author: eaglen&quot;&quot;&quot;nnn# =============================================================================n# <em>回归树</em>预测波士顿房价n# ==============...
机器学习实战之树回归(CART)python实现(附python3代码)
树回归nCART(Classification And Regression Tree, <em>分类</em><em>回归树</em>)n完整代码见githubn环境 python3n决策树<em>分类</em>n决策树不断将数据切分成小数据集,直到所有的目标变量完全相同,或者数据不能再切分为止。n决策树是一种贪心算法,它要在给定的时间内做出最佳选择,但不关心是否达到全局最优。nID3的做法是每次选取当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征的所有取值...
基于决策树的分类回归(随机森林,xgboost, gbdt)
xgboost,adaboost,randomforest, 决策树
R语言笔记之树模型(回归树和决策树)
<em>回归树</em>过程:例:有10名学生,他们的身高分布如下: nR1: n女生(7):156,167,165,163,160,170,160 nR2: n男生(3):172,180,176 n那么,落入R1的样本均值为163,落入R2的样本均值为176,那么对于新样本,如果是女生,树模型预测的身高是163,是男生,则为176. n那么如何划分出区域R1,R2(建造树模型)? n需要使用自上到下的贪婪算法—–递
回归树的原理及其 Python 实现
n n n nn nn n n (点击上方公号,快速关注我们)本文来自作者「李小文」的投稿公号平台,首发「Python开发者」提到<em>回归树</em>,相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸]),大名鼎...
分类回归树.pdf
<em>分类</em>和<em>回归树</em> Classification and regression trees are machine-learningmethods for constructing predictionmodels from data. Themodels are obtained by recursively partitioning the data space and fitting a simple prediction model within each partition. As a result, the partitioning can be represented graphically as a decision tree. Classification trees are designed for dependent variables that take a finite number of unordered values, with prediction error measured in terms of misclassification cost. Regression trees are for dependent variables that take continuous or ordered discrete values, with prediction error typically measured by the squared difference between the observed and predicted values. This article gives an introduction to the subject by reviewing some widely available algorithms and comparing their capabilities, strengths, and weakness in two examples. C 2011 John Wiley & Sons, Inc. WIREs Data Mining Knowl Discov 2011 1 14–23 DOI: 10.1002/widm.8
CART-分类回归树
CART简述cart,<em>分类</em>和<em>回归树</em>算法。 ncart既可以用来构建<em>分类</em>决策树,也可以用来构建<em>回归树</em>、模型树。ncart创建<em>分类</em>决策树使用当前数据集中具有最小Gini信息增益的特征作为结点划分决策树。详述可见决策树一节的描述。n<em>回归树</em>,与<em>分类</em>决策树类似,但叶子节点数据类型不是离散型,而是离散型。cart用于回归时,根据叶子是具体值还是另外的机器学习模型又可以分为<em>回归树</em>和模型树。但是无论是<em>回归树</em>还是模型
基于 PCA 与分类回归树的疾病诊断应用研究.pdf
基于 PCA 与<em>分类</em><em>回归树</em>的疾病诊断应用研究.pdf
CART回归树--《机器学习实战》
在学习集成方法的过程中,顺着思路来到CART<em>回归树</em>,它作为GBDT的基学习器,是以均方误差作为损失函数,找到其取极小值时的点作为切分点,将数据集划分为左右子树,然后继续上面的步骤。下面是代码部分,由于《机器学习实战》书中的代码存在部分错误,下面给予修正。# _*_ coding: UTF-8 _*_nfrom numpy import *nimport numpy as npnimport pic...
基于树型弱分类器的adaboost演示程序(matlab)
基于树型弱<em>分类</em>器的adaboost演示程序(matlab) 详细参考我的博客: http://blog.csdn.net/ranchlai/article/details/10586069
《统计学习方法》 决策树 CART生成算法 回归树 Python实现
先说明一下在看《统计学习方法》Cart<em>回归树</em>的时候懵懵的,也没又例子。然后发现《机器学习实战》P162有讲到这个,仔细看了一下。 n所以这下面是《机器学习实战》的代码,但书上没有什么原理,如果不太懂原理的话,会有点难以理解。而它的实现就是《统计学习方法》P69的算法5.5(最小二乘<em>回归树</em>的生成算法)。nnnn引用《统计学习方法》P69的算法5.5nnn 输入:训练数据集 D; n 输出:回...
C++现实分类回归树算法(机器学习, 决策树)
C++实现机器学习决策树算法CART(Classification And Regression Trees, 即<em>分类</em><em>回归树</em>).同样实现了剪枝算法用于解决决策树会产生过拟合的情况.代码干净,整洁,有注释可直接使用.
回归问题的提升树(boosting tree)算法
算法:\qquad 输入:训练数据集 T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},xi∈Rn,yi∈R;T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\},x_i\in\Bbb R^n,y_i\in\Bbb R; n\qquad 输出:提升树 fM(x)f_M(x) . n\qquad (1) 初始化 f0(x)=0f_0(x)=0 n\qquad
支持向量机,K近邻模型,回归树在不同配置下的性能比较
1 延续上一篇,还是采用美国波士顿房价测试数据,对支持向量机,K近邻模型以及<em>回归树</em>采用不同的参数配置,进行同一模型在不同配置下的回归预测性能的评估rn2 实验代码及结果截图rn#导入数据读取器rnfrom sklearn.datasets import load_boston rnboston=load_boston()rnrn#数据分割rnfrom sklearn.cross_validatio
树回归:CART算法构建回归树和模型树(代码笔记)
<em>分类</em><em>回归树</em>(Classification And Regression Trees,CART)是一种构造树的监督学习方法。笔记实现了<em>回归树</em>和模型树。
CART分类回归树
(^U^)ノ~ CART算法根据类标号属性的类型,当类标号属性是连续型时,生成的模型是<em>回归树</em>;离散型则是<em>分类</em>树。rn(^U^)ノ~ 不同于ID3算法可以产生多个分支,CART每次分裂只能产生两个分支,所以CART产生的决策树是一棵二叉树。rn(^U^)ノ~ 杂度(不纯度):gini(t)=1 -( 各类数量在数据集中的概率)的平方和。rn(^U^)ノ~ 标准问题集:所有候选分支方案的集合。rn  
分类回归树(CART)
1 算法思想 n CART既可以用于<em>分类</em>,也可以用于回归,也就是说,它的返回值,既可以是连续的,也可以是离散的。 nCART伪代码为: n nCART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术,将当前的样本集分为两个子样本集,使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。 n2 将CART用于回归 n主要分为两个阶段:建树和剪枝 n(1)建树
CART回归树对于特征的处理
CART算法的重要基础包含以下三个方面:nnn(1)二分(Binary Split):在每次判断过程中,都是对观察变量进行二分。nnCART算法采用一种二分递归分割的技术,算法总是将当前样本集分割为两个子样本集,使得生成的决策树的每个非叶结点都只有两个分枝。因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。因此CART算法适用于样本特征的取值为是或非的场景,对于连续特征的处理则与C4.5算
集成方法:渐进梯度回归树GBRT(迭代决策树)
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803单决策树C4.5由于功能太简单,并且非常容易出现过拟合的现象,于是引申出了许多变种决策树,就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。在最近几年的paper上,如iccv这种重量级会议,iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随
《机器学习实战》笔记之九——树回归
1.决策树与<em>回归树</em>的区别nn在别人那里摘过来的,并添加自已的看法。nn<em>分类</em>树nn以C4.5<em>分类</em>树为例,C4.5<em>分类</em>树在每次分枝时,是穷举每一个feature的每一个阈值,找到使得按照feature&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;=阈值,和feature&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;阈值分成的两个分枝的熵最大的阈值(熵最大的概念可理解
CART分类回归树的介绍
关于CART<em>分类</em><em>回归树</em>的详细介绍以及它的应用实例。
CART分类回归树
CART<em>分类</em><em>回归树</em>1984年提出,ID3算法1986年提出,C4.5算法1993年提出rnrnCART由特征选择、树的生成及剪枝组成。rnrnCART假设决策树是二叉树,内部结点特征取值为是和否rnrnCART使用损失函数最小作为剪枝的标准。rnrn<em>回归树</em>的生成:使用平方误差最小化准则。rnrn对于任意划分特征A,对应的任意划分点s,两边划分成数据集D1和D2,求出使D1和D2各自集合的均方误差最小。rnrn<em>分类</em>树的生成...
分类树与CART树python实现(含数据集)
<em>分类</em>树与CART树python实现(含数据集),结构清晰易懂,适合初学者
CART之回归树python代码实现
一、CART ( Classification And Regression Tree) <em>分类</em><em>回归树</em> nn1、基尼指数:nn在<em>分类</em>问题中,假设有KKK 个类,样本点属于第kkk 类的概率为PkPkP_k ,则概率分布的基尼指数定义为: nGini(P)=∑k=1KPk(1−Pk)=1−∑k=1KP2kGini(P)=∑k=1KPk(1−Pk)=1−∑k=1KPk2Gini(P) = \sum\li...
【机器学习】GBDT回归树(基于CART单层决策树)—— python3 实现方案
本例实现了GBDT以平方误差为损失函数的回归功能,目的在于疏通算法流程。至于其他损失函数,只需要修改叶子节点的计算公式即可。对算法主要框架影响不大。基学习器选择的是单层CART<em>回归树</em>,<em>分类</em>准则是方差最小化。nn对于<em>分类</em>问题,同样也使用CART<em>回归树</em>,有别于回归问题的是,需要再添加一段将计算结果转换成概率的代码,与阀值比较后确定<em>分类</em>结果,该过程与逻辑回归类似。另外<em>分类</em>问题的损失函数一般是对数损失或指...
数据挖掘决策树分类算法ID3的java实现
详情请访问:http://blog.csdn.net/luowen3405/archive/2011/03/15/6250731.aspx
分类回归——组合算法之提升2:提升树以及Python实现
提升树是以<em>分类</em>树或<em>回归树</em>为基本<em>分类</em>器的提升算法。rnrnrnrn算法简介rnrn上一篇博客讲到,提升算法需要解决两个基本问题: rn1. 更改训练数据集或更改训练数据集的权重,以便下一基本<em>分类</em>器预测。 rn2. 各个基本<em>分类</em>器之间如何线性组合 。 rn以CART<em>回归树</em>为例,其解决这两个问题的方法就是: rn1. 以上一轮的组合树预测结果的残差作为当前的训练数据集y。 rn2. 对回归而言,平方误差逐渐减小,故对于基本...
gbdt/回归树/xgboost(xgboost没看)
<em>回归树</em>一个例子:rnhttps://blog.csdn.net/weixin_40604987/article/details/79296427rnrn<em>回归树</em>和<em>分类</em>树类似,区别是<em>分类</em>树是选择一个特征的值进行划分,而<em>回归树</em>是选择一个特征的切分点进行划分。另外,<em>分类</em>树叶节点的输出是节点中最多数目的类别,而<em>回归树</em>输出的是叶节点所有样本值的平均值。rnrnGBDTrnGBDT为Boosting家族的一员,它和Ada...
树模型和线性回归 在回归问题中的比较
最近使用GBRT和LR解决回归问题,总体来说发现GBRT能很快收敛,且误差mse通常比lr小。但使用过程中发现利用GBRT进行回归大部分情况的回归值都接近真实值,但也会存在一些错的很离谱的回归值,反而lr对所有的回归样例都能表现的中规中矩。n举个例子:假设问题为需要评价一个淘宝店商户的价值高低,我们需要利用该淘宝店的 历史的上月pv,uv,点击,交易量,评价,好评数,星级等预测其下个月可能产生的
R软件在分类分析中的应用
R软件在<em>分类</em>分析中的应用,例如<em>回归树</em>分析等
使用回归树对美国波士顿房价训练数据进行学习,并对测试数据进行预测
from sklearn.datasets import load_bostonnboston = load_boston()#加载boston数据集nimport numpy as npnnx = boston.datany = boston.targetnnfrom sklearn.model_selection import train_test_splitnx_train, x_test,
GBDT回归树代码实现(统计学习方法例子)
给出提升<em>回归树</em>算法的具体步骤:nnnnnn2.2 举个栗子(统计学习方法P149)nnnnnnnnnn代码实现:nnnimport numpy as npnimport mathn'''nInput: x,y,splint_point_array(该特征的所有切分点)nOutput:minloss(所有切分点中最小损失),最优切分点,残值数组(下一次在此基础进行拟合)n'''ndef findBe...
基于CART的回归和分类任务
    CART 是 classification and regression tree 的缩写,即<em>分类</em>与<em>回归树</em>。        博主之前学习的时候有用过决策树来做预测的小例子:机器学习之决策树预测——泰坦尼克号乘客数据实例,不过在那篇博客中并没有详细阐述算法的原理,本篇博客以学习 CART 里面的思想为主。1 基于 CART 的回归1.1 定义概述    CART 假设决策树是二叉树,因此回归...
利用回归树DecisionTreeRegressor进行回归预测(复习10)
本文是个人学习笔记,内容主要基于<em>回归树</em>DecisionTreeRegressor对boston数据集学习回归模型和利用模型预测。 树模型可以解决非线性特征的问题,树模型不要求对特征标准化和统一量化(即数值型和类目型特征都可以直接被用到树模型的构建和预测过程),树模型可以直观地输出决策过程,使得预测结果具有可解释性。 n使用树模型时要防止过拟合,对数据噪声的敏感度较高(预测稳定性较差),有训练数据构建
决策树实现--分类回归树(CART)
决策树是一种很基础而又重要的机器学习算法,是众多更高级算法实现的基础。要理解哪些更高级的算法,首先理解<em>分类</em>与<em>回归树</em>是很重要的。
机器学习实战-CART分类回归树
树回归nnn          虽然线性回归有强大的功能,但是在遇到数据具有很多特征时且特征之间具有复杂的关系时,构建全局的模型就显得比较难,而且也比较笨重,而且实际中处理的数据一般都是非线性的,不可能用全局线性模型来拟合任何数据。n一种可行的方法就是将数据集切分成很多易建模的数据,首次切分后难以拟合就继续切分,在这种切分方式下,树结构和回归法就相当有用。nnn     9.1 复杂
机器学习之分类回归树(python实现CART)
n n n 之前有文章介绍过决策树(ID3)。简单回顾一下:ID3每次选取最佳特征来分割数据,这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。按照某种特征切分数据后,该特征在以后切分数据集时就不再使用,因此存在切分过于迅速的问题。ID3算法还不能处理连续性特征。n下面简单介绍一下其他算法:nnnnnnn屏幕快照 2018-03-03 14.05.44.pngnnCART...
XGB算法框架梳理
XGB算法框架梳理n目录nn1. XGB算法原理n2. 损失函数n3. 正则化n4. 缺失值处理n5. 应用场景n6. sklearn参数n7. 参考资料nn1. XGB算法原理nnn目标n建立K个<em>回归树</em>,使得树群的预测值尽量接近真实值(准确率)而且有尽量大的泛化能力(更为本质的东西),从数学角度看这是一个泛函最优化,多目标,定义目标函数:nnn直观上看,目标要求预测误差尽量小,叶子节点尽量少,节...
机器学习理论之随机森林
一、随机森林的理解随机森林:<em>分类</em>器使用决策树,然后再使用集成学习中bagging算法,将弱<em>分类</em>器组合成强<em>分类</em>器。bagging算法:Bagging即套袋法,其算法过程如下:A)从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本(在训练集中,有些样本可能被多次抽取到,而有些样本可能一次都没有被抽中)。共进行k轮抽取,得到k个训练集。(k个训练集之间是相互独...
决策树分类及可视化
#对癌症数据集使用决策树<em>分类</em>from sklearn.tree import DecisionTreeClassifiercancer =load_breast_cancer()X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(cancer.data,cancer.target,stratify=cancer.target,random_state=...
机器学习算法---随机森林实现(包括回归和分类
1.随机森林回归和<em>分类</em>的不同:随机森林可以应用在<em>分类</em>和回归问题上。实现这一点,取决于随机森林的每颗cart树是<em>分类</em>树还是<em>回归树</em>。n如果cart树是<em>分类</em>数,那么采用的计算原则就是gini指数。随机森林基于每棵树的<em>分类</em>结果,采用多数表决的手段进行<em>分类</em>。n基尼指数( CART算法 —<em>分类</em>树) n定义:基尼指数(基尼不纯度):表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。Gini指数越小表示集合中被选中的
CART回归树及其实战
1.CART简介n&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;<em>分类</em>与<em>回归树</em>(classification and regression tree,CART)模型由Breiman等人在1984年提出,是应用广泛的决策树学习方法。CART同样由特征选择而、树的生成及剪枝组成,既可以用于<em>分类</em>也可以用于回归。n2.基本概念n&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nb...
最小二乘回归树生成算法
算法:\qquad 输入:训练数据集 DD; n\qquad 输出:<em>回归树</em> f(x)f(x) . n\qquad 在训练数据集所在的输入空间中,递归地将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域上的输出值,构建二叉决策树: n\qquad (1) 选择最优切分变量 jj 与切分点 ss,求解minj,s⎡⎣minc1∑xi∈R1(j,s)(yi−c1)2+minc2∑xi∈R2(j,s)(yi−c2)
数据挖掘十大经典算法 整理
数据挖掘的主要任务是<em>分类</em>、聚类、关联分析、预测、时序模式和偏差分析。nnnn(一)C4.5 算法nnC4.5算法是机器学习中的一种<em>分类</em>决策树算法,其核心是ID3 算法,C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:n1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;n2) 在树构造过程中进行剪枝;【剪枝有两种方式:1、先构造后剪枝...
sklearn中的回归决策树
回归决策树通过使用 DecisionTreeRegressor 类也可以用来解决回归问题。如在<em>分类</em>设置中,拟合方法将数组X和数组y作为参数,只有在这种情况下,y数组预期才是浮点值:下面是简单的使用示例%matplotlib inlinenfrom sklearn import treenX = [[0, 0], [2, 2]]ny = [0.5, 2.5]nclf = tree.DecisionTr
一个例子让你明白什么是CART回归树
关于CART的原理我相信各位都有看过,是不是有些晕呢?没关系,这里我给大家讲个例子,你就理解原来CART<em>回归树</em>生成这么简单啊。。。n首先建立一个数据集,为了方便,就取少量数据,如下表,数据的创建仅作参考nnnnn臂长(m)n年龄(岁)n体重(kg)n身高(m)(标签值)nnnnn0.5n5n20n1.1nnn0.7n7n30n1.3nnn0.9n21n70n1.7nnn训练数据中臂长,年龄,体重为...
CART—最小二乘回归树Python实现
CART—最小二乘<em>回归树</em>Python实现n关于CART算法可以参考李航的《统计学习方法》这里不详细叙述,核心思想就是遍历寻找最优切分点来最小化平方损失函数,构建二叉决策树,这里采用递归算法n假设输入数据为nx     0            1          2         3         4         5         6         7         8
决策树Scart.rar
<em>分类</em><em>回归树</em> CART Classification And Regression Tree 也属于一种决策树 <em>分类</em><em>回归树</em>是一棵二叉树 且每个非叶子节点都有两个孩子 所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点数多1
CART回归树的构建
<em>回归树</em>的运行流程与<em>分类</em>树基本类似,但有以下两点不同之处: n1.n<em>回归树</em>的每个节点得到的是一个预测值而非<em>分类</em>树式的样本计数.  nn2.n第二,在分枝节点的选取上,<em>回归树</em>使用了最小化均方差nnnnnnnnnfrom numpy import *nndef loadDataSet(fileName): #general function to parse tab
CART回归树&模型树 生成 剪枝 in Python
<em>回归树</em>算法 CART和模型树 生成 剪枝 in Python
CART决策树算法浅谈(回归树部分)
CART <em>回归树</em>算法浅谈
回归树
该课程采用时下后的编程语言Python讲解,囊括了当前火的大数据技术Spark/Hadoop/Hive知识,学习环境是基于Docker搭建的5个容器。通过这门课程不仅可以学到Spark/Hadoop/Hive大数据知识,还可以学到当下后的云计算技术Docker.rnrn任务作业:rn很多人都想入门机器学习和人工智能,挑战高薪!殊不知人工智能和机器学习的基础是数据及数学,特别是在大数据时代,90%以上的公司不单单是招聘算法工程师,到猎聘Boss直聘上查找算法岗位,查看其招聘条件往往都需要熟练使用大数据平台。这门课程涵盖Docker云计算容器技术,要求学员学完本门课程能够使用Docker容器部署4个容器的Spark集群并能用学到的Docker技术制作一个微服务镜像并对外提供服务;本课程全面讲解了Spark原理及接口,要求学员学完本课程能用网络爬虫爬取全国各地的房价数据,并用Spark编写mapreduce程序分析房价分布情况;本课程涉及分布式机器学习SparkML,要求学员学完本课程,能用SVR,LinearRegreesion,多层感知机算法,决策树回归算法等算法进行房价预测。rn人人都想入门人工智能,殊不知人工智能的入门准则是基础的算法和数据处理的能力,学完本课程希望人人拿高薪!rnrn(注意: 作业需写在CSDN博客中,请把作业链接贴在评论区,老师会定期逐个批改~~)rn
pytorch分类和回归代码实现
#pytorch神经网络搭建主要就是如下步骤:rna、准备数据rnb、搭建层架构(input,隐藏层,output)rnc、loss和optimizer优化rnd、反向传播更新rn1.<em>分类</em>rnimport torchrnimport torch.nn.functional as Frnimport matplotlib.pyplot as pltrnrn# torch.manual_seed(1) # repr...
think-cell下载
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闵捷:企业发展与IT投资下载
2010 三亚中国CIO峰会嘉宾演讲课件\0702 闵捷:企业发展与IT投资.pdf 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/huangyuf/2585271?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/huangyuf/2585271?utm_source=bbsseo[/url]
Designing Interactions Chapter 2下载
Designing Interactions: by Bill Moggridge, The MIT Press, October, 2006 Chapter 2 Book Description: Digital technology has changed the way we interact with everything from the games we play to the tools we use at work. Designers of digital technology products no longer regard their job as designi 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sudden/2888872?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sudden/2888872?utm_source=bbsseo[/url]
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