决策树相比其他机器学习算法易于理解,而模型树的可解释性是它优于回归树的特性之一。模型树同时具备更高的预测准确度。 前面代码稍加修改就可以再叶节点生成线性模型而不是常数。createTree()里有两个参数leafType和errType从未改变过,回归树把这两个参数固定,而模型树需要对此略作修改。 为了寻找最佳切分,怎么...
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...
针对于ID3和C4.5只能处理分类的问题,后来有人提出了CART,该模型是由Breima等人在1984年提出的,它是被应用广泛的决策树学习方法,它可以用于分类与回归问题,同样CART也是由特征选择、树的生成以及剪枝组成。 所以针对于该算法可以分为几种情况: 数据:离散型特征、连续型特征 标签:离散值、连续值 针对于不同的场景处...
cart树每个treenode存储了哪些数据? 在CART决策树中,每个节点(TreeNode)通常存储以下数据: 划分特征:这是用于根据某种条件划分数据集的特征。例如,如果一个节点用"年龄 > 30"作为分割条件,那么"年龄"就是这个节点的划分特征。 划分阈值:与划分特征配合使用,定义了数据应如何分割。在上面的例子中,阈值是30。 左子...
CART 算法,英文全称叫做 Classification And Regression Tree,中文叫做分类回归树。CART 只支持二叉树。同时 CART 决策树比较特殊,既可以作分类树,又可以作回归树。 分类树可以处理离散数据,也就是数据种类有限的数据,它输出的是样本的类别,而回归树可以对连续型的数值进行预测,也就是数据在某个区间内都有取值的可能...
机器学习实战---决策树CART简介及分类树实现 一:对比分类树 CART回归树和CART分类树的建立算法大部分是类似的,所以这里我们只讨论CART回归树和CART分类树的建立算法不同的地方。 首先,我们要明白,什么是回归树,什么是分类树。
本文主要介绍回归决策树的生成算法,及回归树中比较重要的参数为:树的深度和叶子节点中最小的样本数,这两个参数可以防止过拟合问题。 最后我们一起学习了从多个特征维度来产生回归树,它和单维度特征的区别在于,每产生一个节点前,都需要计算每个特征的 及其对应的阈值,最后取其中最小的 ...
分类回归树 CART 是决策树家族中的基础算法,它非常直觉(intuitive),但看网上的文章,很少能把它讲的通俗易懂(也许是我理解能力不够),幸运的是,我在 Youtube 上看到了这个视频,可以让你在没有任何机器学习基础的情况下掌握 CART 的原理,下面我尝试着把它写出来,以加深印象. ...
决策树之CART算法(回归树分类树) **CART算法(Classification and Regression Trees)**是一种运用在分类和回归问题中的决策树学习算法,它的本质是一种机器学习算法,主要用于对数据进行分类和回归。它由美国统计学家 Breiman等人在1984年提出。 CART算法可以将复杂的数据集简单地划分成多个部分,其本质是一种贪心算法,...
cart回归树算法是一种构造决策树的方法,以下是其基本流程: 1.数据集准备。 在构造决策树之前,首先需要准备训练数据集。数据集通常包括特征和目标变量。特征是用来做决策的属性,而目标变量是要预测或分类的结果。数据集应该经过预处理,包括处理缺失值、异常值和标准化特征等步骤。 2.选择最佳划分变量。 cart回归树...