CART - Classification and Regression Trees 分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题,最先由 Breiman 等提出。 分类树的输出是样本的类别, 回归树的输出是一个实数。 CART算法有两步 决策树生成和剪枝。 决策树生成: 递归地构建二叉决策树的过程,基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大;...
CART算法是决策树的一种实现,本质是一种二分递归分割算法,可以直观的展示相关预测变量的作用和相对重要性,并且可以通过分段建模减弱线性回归中共线性问题对模型效果的影响[14]。本研究尝试应用CART算法建立模型,旨在开发一种基于NIRS技术预测天...
分类回归树(Classification and Regression Tree, CART)是一种经典的决策树,可以用来处理涉及连续数据的分类或者回归任务。分类回归树 既可以用于创建分类树 (classification tree),也可以用于创建回归树 (regression Tree) 回归树:用平方残差 (square of residual) 最小化准则来选择特征,叶子上是实数值 分类树:用基尼...
在上两期的《浅谈C5.0与CART算法的比较--理论理解》和《干货--C5.0与CART算法实战》中,介绍了C5.0和CART两种树模型的理论和实战。其中,讲到CART算法既可以解决分类问题,也能够解决回归问题,那今天我们就讲讲如何使用CART算法实现回归问题的解决,同时也与线性回归做个比较。 有关C...
分类和回归树(CARTClassificationandRegressionTrees)技术是一种用于数据集分类决策树技术,也可称为二元回归分解技术[2j。它的输入量可以是连续特征和离散特征的变量,变量之间可以是模拟非线性的关系。利用分类回归树可以自动探测出高度复杂数据的潜在结构、重要模式和关系;探测出的知识又可用来构造精确和可靠的预测模型,...
目的 基于近红外光谱(near infrared spectrum,NIRS)技术,建立一种快速预测天舒片崩解时间的方法。方法 采集39个批次共468个样品的NIRS,对比分类和回归树(classification and regression trees,CART)算法与偏最小二乘(partial least-square,PLS)算法2种模型的预测
2种算法的最优模型如表6所示。CART算法所得模型预测误差较小,RRMSEC为4.94%,RRMSEP为7.66%,模型预测精度更准确。 3讨论 本研究建立了一种基于NIRS技术预测天舒片崩解时间的分析方法,可以高效、快速、无损的预测天舒片崩解时间,将崩解时间测量时间由40 min缩短至5 s左右,并由破坏性检测转变为无损检测,提高了天舒片...