要将分类CART树修改为回归CART树,我们需要做以下几个主要的修改: 1. 在TreeNode类中,我们需要将predicted_class改为predicted_value,因为在回归问题中,我们预测的是一个连续值,而不是类别。 2. 在gini函数中,我们需要将基尼指数的计算方式改为计算均方误差(MSE)。在回归问题中,我们通常使用MSE作为节点不纯度的度量。
利用树形结构对数据集进行分类,内部每个节点代表一个属性或特征,叶子结点则表示一个类别。 决策树是一种判别模型,属于符号主义,可解释性强。 模型的两种表述 (1)if-then规则集合:我们可以把决策树看为一个if-then规则集合,从根节点到叶子节点就是一条路径,不同路径间服从互斥完备规则。 (2)条件概率分布:将特征...
一文看懂随机森林——机器学习十大算法! | ✅ 随机森林是一种监督式学习算法,适用于分类和回归问题。它可以用于数据挖掘,计算机视觉,自然语言处理等领域。随机森林是在决策树的基础上构建的。随机森林的一个重要特点是它可以减少决策树由于过度拟合数据而导致的过拟合,从而提高模型的性能。