当终端节点的数量减少到一个我们满意的值,就可以停止剪枝了。 # Regression treefromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressordefTreePrediction(X,y,lag,depth):X=X[:-lag]y=y[lag:]n=X.shape[0]X_train=X[:round(0.8*n)]X_test=X[round(0.8*n):]y_train=y[:round(0.8*n)]y_test=y[round(0.8*...
summary(tree.fit) ### Regression tree:## tree(formula = Salary ~ Hits + Years, data = Hitters)## Number of terminal nodes: 8## Residual mean deviance: 0.271 = 69.1 / 255## Distribution of residuals:## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.## -2.2400 -0.2980 -0.0365 0.0000 0.323...
trees <- tree(Salary~., train) plot(trees) text(trees, pretty=0) plot(cv.trees) 似乎第7棵树的偏差最小。然后我们可以剪枝树。但是,这并不能真正剪枝模型,因此我们可以选择较小的树来改善偏差状态。这大约是在第四个分支。 prune.trees <- prune.tree(trees, best=4) plot(prune.trees) text(prune...
text(trees, pretty=0) plot(cv.trees) 似乎第7棵树的偏差最小。然后我们可以剪枝树。但是,这并不能真正剪枝模型,因此我们可以选择较小的树来改善偏差状态。这大约是在第四个分支。 prune.trees <- prune.tree(trees, best=4) plot(prune.trees) text(prune.trees, pretty=0) 使用剪枝的树对测试集进行预测。
trees<-tree(Salary~.,train)plot(trees)text(trees,pretty=0) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plot(cv.trees) 似乎第7棵树的偏差最小。然后我们可以修剪树。但是,这并不能真正修剪模型,因此我们可以选择较小的尺寸来改善偏差平稳状态。这大约是在第四次分裂。
trees <- tree(Salary~., train)plot(trees)text(trees, pretty=0)plot(cv.trees)似乎第7棵树的偏差最小。然后我们可以剪枝树。但是,这并不能真正剪枝模型,因此我们可以选择较小的树来改善偏差状态。这大约是在第四个分支。prune.trees <- prune.tree(trees, best=4)plot(prune.trees)text(prune.trees, ...
Classification and regression trees, bagging, and boosting. In: Handbook of Statistics, vol 24, pp 303-29. Elsevier B.V., Amsterdam: North HollandC. D. Sutton, "Classification and Regression Trees, Bagging, and Boosting," Handbook of Statistics, 24, pp. 303-329, 2005....
text(prune.trees, pretty=0) 1. 2. 3. 使用剪枝的树对测试集进行预测。 mean((yhat - test$Salary)^2) 1. ## [1] 0.3531 1. 分类树 分类树与回归树非常相似,不同之处在于分类树用于预测定性而不是定量。 为了增长分类树,我们使用相同的递归二进制拆分,但是现在RSS不能用作拆分标准。替代方法是使用...
text(trees, pretty=0) plot(cv.trees) 似乎第7棵树的偏差最小。然后我们可以剪枝树。但是,这并不能真正剪枝模型,因此我们可以选择较小的树来改善偏差状态。这大约是在第四个分支。 prune.trees <- prune.tree(trees, best=4) plot(prune.trees) ...
由于采用的损失函数不同,Boosting算法也因此有了不同的类型,AdaBoost就是损失函数为指数损失的Boosting算法。采用指数损失的原因是:每一轮最小化指数损失其实是在训练一个logistic regression模型,这样就逼近对数几率 (log odds)。 1. 两个主要问题 Boosting算法是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程。采用Boo...