回归树(regression tree),顾名思义,就是用树模型做回归问题,每一片叶子都输出一个预测值。预测值一般是该片叶子所含训练集元素输出的均值,即cm=ave(yi|xi∈leafm)cm=ave(yi|xi∈leafm)。 CART 在分类问题和回归问题中的相同和差异: 相同: 在分类问题和回归问题中,CART 都是一棵二叉树,除叶子节点外的所...
1.分类和回归树(CART,classification and regression tree) 基于树的方法的思路:把特征空间划分成一系列的矩形区域,然后在每个区域中拟合一个简单的模型(例如:常量)。下图是决策树(decision tree)的一个简单示意: 下面分别介绍回归树和分类树。 1.1 回归树(regression tree) 如何逐步生成回归树?给定(输入、响应)组成...
本文主要讲树模型中的回归树和分类树。 回归树长什么样? 回归树模型的数学表达式 f(x)=∑m=1McmI(x∈Rm) (1) 其中m表示为第几个叶子结点, Rm 表示第m个叶子结点中的样本, cm 为第m个叶子结点对应的值。 图2:回归树示意图 结合上图和公式1,当一个x进来时候,先判断他属于哪个节点,然后获取所在节点的...
分类与回归树(calssification and regression tree,CART)是决策树算法中的一种,与其他决策树算法相同,同样由特征选择,树的生成与剪枝组成。CART被广泛应用,且被用于树的集成模型,例如,GBDT、RF等集成算法的基学习器都是CART树。决策树是典型的非线性模型,GBDT和RF因此也是非线性模型。
CART 树（分类回归树）分为分类树和回归树。顾名思义，分类树用于处理分类问题；回归树用来处理回归问题。我们知道分类和回归是机器学习领域两个重要的方向。分类问题输出特征向量对应的分类结果，回归问题输出特征向量对应的预测值。分类树和 ID3、C4.5 决策树相似，都用来处理分类问题。不同之处是划分方法。分类树...
一、CART简介 分类与回归树(calssification and regression tree,CART)是决策树算法中的一种,与其他决策树算法相同,同样由特征选择,树的生成与剪枝组成。CART被广泛应用,且被用于树的集成模型,例如,GBDT、RF等集成算法的基学习器都是CART树。决策树是典型的非线性模型,GBDT和RF因此也是非线性模型。 决策树的经典算...
分类与回归树(calssification and regression tree,CART)是决策树算法中的一种,与其他决策树算法相同,同样由特征选择,树的生成与剪枝组成。CART被广泛应用,且被用于树的集成模型,例如,GBDT、RF等集成算法的基学习器都是CART树。决策树是典型的非线性模型,GBDT和RF因此也是非线性模型。
1.分类与回归树简介 分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tree,缩写为CART。CART算法采用二分递归分割的技术将当前样本集分为两个子样本集,使得生成的每个非叶子节点都有两个分支。非叶子节点的特征取值为True和False,左分支取值为True,右分支取值为False,因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。
决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法,当决策树用于分类时称为分类树,用于回归时称为回归树。本文主要讨论决策树中的分类树与回归树的一些基本理论,后续文章会继续讨论决策树的Boosting和Bagging相关方法。 决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型:内部结...