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回归树就是面向回归的,回归就是拟合函数一样,输出连续值,比如根据一大堆当天的特征输出明天的气温,气温是每个样本唯一输出的值,只不过输出的值根据特征的不一样输出值不一样而已,但是它们输出的意义是一样的,那就是都是气温。搞清楚这两者的输出区别很重要。 所谓分类树就是面向分类的,每个决策树最末端的叶子结点...
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回归和分类基学习器都是CART回归树,区别在于分类问题使用softmax进行映射。其中CART回归树是以损失函数作为评价指标,又引入了剪枝过程的生成树算法。 GBDT如何构建特征:将样本输入到GBDT中,按照所有CART树的叶结点进行编码,得到该样本的组合特征。 2、其中基分类器CART回归树,节点的分裂标准是什么? 原始决策树节点分裂...
回归树与决策树不同 一般来讲,回归树的分枝不太可能实现每个叶子节点上的属性值都唯一,更多的是达到我们预设的终止条件即可 (例如叶子个数上限),这样势必会存在多个属性取值,那么该节点处的预测值自然就为基于这些样本所得到的平 均值了。 1. 2. 3. ...
聚类算法可以进一步分类为“急切学习者”,因为他们首先在训练数据集上建立分类模型,然后实际分类测试数据集。这种决策树的本质就是要学习并渴望对未见的观察结果进行分类,这就是为什么他们被称为“渴望学习者”的原因。 分类和回归能力: 决策树与另外两种类型的任务兼容——回归以及分类。
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