1.2 CART回归树 CART决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程,对回归树用平方误差最小化准则,对分类树用基尼指数最小化准则,进行特征选择,生成二叉树。 回归决策树(简称回归树)中,采用启发式搜索方法。假设有n个特征,每个特征有Si个取值,遍历所有特征,尝试该特征所有取值,对空间进行划分,直到取到特征j的取值s...
CART(classification and regression tree)树:又称为分类回归树,从名字可以发现,CART树既可用于分类,也可以用于回归。 当数据集的因变量是离散值时,可以采用CART分类树进行拟合,用叶节点概率最大的类别作为该节点的预测类别。 当数据集的因变量是连续值时,可以采用CART回归树进行拟合,用叶节点的均值作为该节点预测值。
分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题,最先由 Breiman 等提出。 分类树的输出是样本的类别, 回归树的输出是一个实数。 CART算法有两步: 决策树生成和剪枝。 决策树生成:递归地构建二叉决策树的过程,基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大; 自上而下从根开始建立节点,在每个节点处要...
分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tree,缩写为CART。CART算法采用二分递归分割的技术将当前样本集分为两个子样本集,使得生成的每个非叶子节点都有两个分支。非叶子节点的特征取值为True和False,左分支取值为True,右分支取值为False,因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。CART可以处理连续型变量...
输出是连续变量的是回归树,输出是离散变量的是分类树。 CART决策树是一个二叉树。 回归树: f(x)=∑m=1McmI(x∈Rm) 输入空间划分为M个单元R1,R2,⋯,RM,单元Rm对应输出cm,I是其对应的输入空间。 输出cm取IxRm上所有输出的均值: cm=ave(yi|xi∈Rm) ...
分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题,最先由 Breiman 等提出。 分类树的输出是样本的类别, 回归树的输出是一个实数。 CART算法有两步: 决策树生成和剪枝。 决策树生成:递归地构建二叉决策树的过程,基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大; ...
摘要:分类与回归树(Classification and Regression Tree, CART)是一种经典的决策树,可以用来处理涉及连续数据的分类或者回归任务,它和它的变种在当前的工业领域应用非常广泛。本文对这种决策树的思想、结构、训练规则和实现方式进行了简单介绍。 1. 引言 在这个世界里,想要生存,那就得时时刻刻做好决策——做决策的基...
分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题,最先由 Breiman 等提出。 分类树的输出是样本的类别, 回归树的输出是一个实数。 CART算法有两步: 决策树生成和剪枝。 决策树生成:递归地构建二叉决策树的过程,基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大; ...
CART:Classification and regression tree,分类与回归树。(是二叉树) CART是决策树的一种,主要由特征选择,树的生成和剪枝三部分组成。它主要用来处理分类和回归问题,下面对分别对其进行介绍。 1、回归树:使用平方误差最小准则 训练集为:D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}。
分类与回归树CART算法简介 分类与回归树(Classification and Regression Trees, CART)是由Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen与Charles Stone于1984年提出,既可用于分类也可用于回归。 CART是决策树的一个实现方式,由ID3,C4.5演化而来,是许多基于树的bagging、boosting模型的基础。CART可用于分类与回归。