介绍CART, 树剪枝,模型树。 1.CART 传统决策树是一种贪心算法,在给定时间内做出最佳选择,不关心是否达到全局最优。切分过于迅速,特征一旦使用后面将不再使用。不能处理连续型特征,进行离散化可能会破坏连续变量的内在特征。 CART 分类回归树,既能分类又能回归。CRAT来进行节点决策时,使用二元切分来处理连续型变量,...
分类与回归树(classification and regression tree,简称 CART)既可以用于分类,也可以用于回归。与 ID3 和 C4.5 算法(回顾 第十一课决策树)不同,CART 是 二叉决策树,内部结点特征的取值为是和否,左分支的取值为是,右分支的取值为否。 CART 算法包含特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝三个部分,这个流程与 ID3...
答案当然是自己看源码,因为现在xgb连官方的帮助文档都已经找不到了(xgb-support那个pdf,作者自己写的,...