一、算法概念 二、算法原理 (一)树的构造 (二)划分选择 1、信息增益 2、基尼指数 3、卡方检验 (三)停止标准 (四)剪枝处理 1、预剪枝 2、后剪枝 三、决策树的优缺点 四、决策树分类任务实现对比 (一)数据加载 1、Python代码 2、Sentosa_DSML社区版 (二)样本分区 2、Sentosa_DSML社区版 (三)模型训练 ...
CART全称叫Classification and Regression Tree,即分类与回归树。CART假设决策树是二叉树,内部结点特征的取值只有“是”和“否”,左分支是取值为“是”的分支,有分支则相反。这样的决策树等价于递归地二分每个特征。 CART分类回归树可以做分类或者回归。如果待预测结果是离散型数据,则CART生成分类决策树;如果待预测结果...
决策树的生成过程是一个递归的过程,体现了分治的思想。递归会在这三种情况下停止: 空间极纯:所有样本都属于同一类别。 属性极致:没有待选属性,或者所有样本在所有属性上取值相同。 空间空虚:根据某个属性划分后,该属性的某个取值下没有样本。决策树不仅可以用在分类任务中,还可以用在回归任务中。例如,CART算法就...
1、Hunt算法 Hunt算法是许多决策树算法的基础,包括ID3、C4.5、CART。 Hunt算法步骤: (1)如果Dt中所有数据都属于同一个类yt,则t是叶结点,用yt标记。 (2)如果Dt中包含属于多个类的数据,则选择一个属性,将数据划分为较小子集。创建子女结点,将数据按属性放入子女结点中,然后递归调用该算法。 但是该算法对于大多...
1、GBDT回归 接下来, 可以总结梯度提升决策树(GBDT)的回归算法步骤 输入训练集样本 T=\left\{\left(x, y_1\right),\left(x_2, y_2\right), \ldots\left(x_m, y_m\right)\right\} ,其中, x_i 是特征, y_i 是目标变量。 首先,初始化弱学习器在开始时,找到一个常数模型 f_0(x) ,通过最...
ID3算法 C4.5算法 CART算法 处理连续值 剪枝 应用示例 简介 决策树(Decision Tree)是⼀种树形结构,每个节点表示⼀个属性上的判断,每个分⽀代表⼀个判断结果的输出,最后每个叶节点代表⼀种分类结果,本质是⼀颗由多个判断节点组成的树。 类似if-else结构,通过若干判断(决策)来确定分类结果,比如打网球数据集...
cart决策树示例: 本文目标,仿照sklearn写一个cart树,但是仅仅使用max_depth作为剪枝依据。 我们本次实现cart分类,因此用到gini指数: 为了帮助理解: 好了,理解了基尼指数。我们看下cart树的构建步骤: 注意还有几个细节: cart树每个treenode存储了哪些数据?
决策树回归与分类算法 决策树的回归,1.决策树决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一
CART(Classification and Regression Trees)算法是一种基于决策树的机器学习算法,适用于分类和回归任务。CART算法通过递归划分数据集,构建一个类似树状结构的模型来进行预测。以下是CART算法的详细介绍: 数据划分 📊 算法首先选择最佳特征和划分点,该划分点最大化信息增益或减少目标变量的不纯度。根据此划分,数据集被分...
一、分类和回归树决策树算法简介 分类和回归树(CART)是一种基于决策树的机器学习算法,它通过对特征空间进行递归的二分划分,生成一棵二叉树模型。在CART算法中,每个非叶节点表示一个特征,每个叶节点表示一个类别或一个数值。CART算法通过选择最佳的特征及其切分点,使得每个子节点的样本尽可能地纯净,从而实现对数据的...