不同点1: 分类树主要用于将数据集分类到响应变量所对应的不同类别里,通常响应变量对应两类0 or 1. 如果目标变量对应了2个以上的类别,则需要使用分类树的一个扩展版C4.5(很popular)。然而对于一个二分类问题,常常使用标准的CART算法。不难看出分类树主要用于响应变量天然对应分类的情况。 回归树主要用于响应变量是...
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...
控制决策树规模的方法称为剪枝,一种是先剪枝, 一种是后剪枝。所谓先剪枝,实际上是控制决策树的生长,后剪枝是指对完全生成的决策树进行修剪。 先剪枝方法有: 数据划分法。划分数据成训练样本和测试样本,使用训练样本进行训练,使用测试样本进行树生长检验 阈值法。当某节点的信息增益小于某阈值时,停止树生长 信息增益...
分类树和回归树的主要区别分类回归树举例 概要本部分介绍 CART,是一种非常重要的机器学习算法。 基本原理 CART 全称为 Classification And Regression Trees,即分类回归树。顾名思义,该算法既可以用于分类还可以用于回归。克服了 ID3 算法只能处理离散型数据的缺点,CART 可以使用二元切分来处理连续型变量。二元切分法,...
【转载】分类树和回归树的区别 本篇随笔为转载,原贴地址: 2 main differences between classification and regression trees Those beginning to explore predictive analytics tools are confused by the myriad techniques that are available, apparently to address the same type of problem. Decision trees are ...
个人感觉，决策分类树选择分类属性的标准是信息增益最大，涉及到熵这个概念。而决策回归树选择分类属性的...
分类树:包括最小叶子节点大小、最大树深度和分割准则。 回归树:包括最小叶子节点大小、最大树深度和停止准则。 12. 计算复杂度 算法的计算复杂度有所不同: 分类树:树构建的时间复杂度为 O(n log n),其中 n 是训练数据的数量。 回归树:树构建的时间复杂度为 O(n^2),因为需要计算每对特征之间的方差或均...
回归树和分类树区别..回归树和分类树在处理任务时有以下几个不同之处:1. 目标函数:回归树的目标函数是拟合函数,它输出连续值,而分类树的目标函数是分类函数,它输出分类标签。2. 分支选择标准:在回归树中,每个节点(不一定是
决策树(Decision Tree)是机器学习中一种常见的算法,它的思想非常朴素,就像我们平时利用选择做决策的过程。决策树是一种基本的分类与回归方法,当被用于分类时叫做分类树,被用于回归时叫做回归树。 一、决策树结构: 顾名思义,决策树在逻辑上表现为树的形式,包含有节点和向边。