即,当每个叶子结点的 c_m 取值为该节点所有样本 y_i 的平均值时,得到损失最小,基最优的回归树。 推导过程如下: 对损失函数进行改写 J = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{(f(x_i)-y_i)^2}\\ =\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{(\sum_{m=1}^{M}{c_mI(x_i\in R_m)}-y_i)^2} ...
2.回归树 其实回归树就是标签为连续型的,所以此时不能够使用基尼系数、熵这种的概率评估作为评估指标,因为不是分类不能够利用古典概型求出概率,所以我们考虑使用均方误差作为特征划分的好坏,将划分后的每个节点所有样本的均方误差之和之前没划分的节点的均方误差做差来代替基尼系数。 之前分类问题是计算所有特征的信息增...
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...
当预测结果为类别时,决策树被称为分类回归树,当预测结果为一个实数时,决策树为回归决策树。 1、分类树: 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。 决策树通常有三个步骤:特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。 用决策树...
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。
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...
分类树和回归树的主要区别体现在以下方面:1. 目标:分类树的目标是确定数据的类别,而回归树的目标是预测连续的数值 2楼2023-12-19 16:10 回复 E_ntiT 2. 决策规则:分类树的决策规则是根据目标变量取离散值来制定分类规则的 3楼2023-12-19 16:10 回复 E_ntiT 回归树的决策规则是基于预测变量的值来...
GBDT多分类 1. 背景知识 GBDT可用于回归和分类任务。在深入了解它在回归或分类任务上的训练细节之前,我们先了解一些相关的背景知识。 (1)GBDT弱学习器 决策树是IF-THEN结构,它学习的关键在于如何选择最优划分属性。西瓜书 [2] 提到:“随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别...