正因如此,大多数决策树算法都采用启发法,如贪心算法,来构建决策树,在这个过程中,会在每一个节点上做局部最优解,并在最后得到一个决策树,因此,我们最终得到的决策树模型往往不是全局最优解,但是,实际问题嘛,够用就行。 下面我要讲的构建方式,就符合贪心算法的核心观念。 2.3 决策树的构建方式 构建根结点:选择...
CARTmodel$varmportance 预测用户寿命.天. CARTmodel = rpart(用户寿命.天. ~ 绘制决策树 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和CART等。决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。 输出决策树cp值 根...
决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和CART等。决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。 输出决策树cp值 根据cp值对决策树进行剪枝 prune(CARTmodel,cp= CARTmodel$cptab prune(CARTmodel 进行预测 pred...
决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和CART等。决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。 输出决策树cp值 打开网易新闻 查看精彩图片 根据cp值对决策树进行剪枝prune(CARTmodel, cp= CARTmodel$cptab pru...
根据cp值对决策树进行剪枝 prune(CARTmodel, cp= CARTmodel$cptab prune(CARTmodel 进行预测 predict(CARTmodel 输出结果 #mse mean((as.numeric(tree.pred) - as.numeric(datanew.test$用户寿命.天.))^2) ## [1] 7713.91 变量重要程度 随机森林 ...
本项目则着眼于如何不影响市民出行效率的同时,对共享单车进行合理的批量维修工作的问题,利用CART决策树、随机森林以及Xgboost算法对共享单车借用数量进行等级分类,试图通过模型探究其影响因素并分析在何种条件下对共享单车进行批量维修为最优方案。 解决方案 任务/目标...
建立决策树预测是否流失 CARTmodel = rpart draw.tree(CARTmodel) 1. 2. 绘制决策树 输出决策树cp值 printcp(CARTmodel) 1. 根据cp值对决策树进行剪枝 cp= CARTmodel$cptable[which.min(CARTmodel$cptable[,"xerror"]),"CP"] cp prune(CARTmodel, cp= CARTmodel$cpCP"]) #剪枝 ...
根据cp值对决策树进行剪枝 prune(CARTmodel, cp= CARTmodel$cptab prune(CARTmodel 进行预测 predict(CARTmodel 输出结果 #mse mean((as.numeric(tree.pred) - as.numeric(datanew.test$用户寿命.天.))^2) ## [1] 7713.91 变量重要程度 随机森林 ...
输出决策树cp值 代码语言:javascript 复制 printcp(CARTmodel) 根据cp值对决策树进行剪枝 代码语言:javascript 复制 cp=CARTmodel$cptable[which.min(CARTmodel$cptable[,"xerror"]),"CP"]cpprune(CARTmodel,cp=CARTmodel$cpCP"])#剪枝 代码语言:javascript ...
随机性 在每次建立新树的时候通过bootstrap方法(bootstrap in sklearn.ensemble.RandomForestClassifier)从N个训练样本中有放回地随机选出一定数量(max_samples in sklearn.ensemble.RandomForestClassifier)的新的样本进行训练 在每次分裂的时候从所有特征中随机选取部分特征进行查找(max_features in sklearn.ensemble.Ran...