CART生成算法步骤及分析。 第一步:选择最佳划分特征。 咱得先从这四个条件里找一个最能把数据分开的特征。怎么找呢?就看哪个特征能让数据分成的两类最“纯粹”,也就是同一类里的结果尽量一样。比如说,咱先看看“天气状况”这个特征。如果按照天气状况来分,晴天里有不去玩的,也有去玩的;阴天里也有不同的情况...
以下是一个简单的CART回归树算法的例子: 假设我们有一个数据集,包含两个特征(身高和体重)和一个目标变量(年龄)。我们的任务是根据给定的身高和体重来预测一个人的年龄。 1. 特征选择:CART算法首先选择一个最优特征进行切分。在本例中,我们可以选择身高作为最优特征。 2. 切分点选择:对于选择的身高特征,我们...
CART算法是机器学习十大算法之一,要说到这个方法的创始人,在咱们之前的专门介绍到了Leo Breiman 的经历故事。 Leo Breiman 好啦,言归正传。 「CART算法包括三步走:选择特征、生成决策树、剪枝」。 1.名称解读 CART算法展开就是「Classification and Regression Tree」,对应的就是分类与回归树,在这里就是用树形结构...
Pythonai人工智能机器学习神经网络决策树cart算法gini指数数据预处理特征转换标签编码数据切分模型训练模型可视化python编程 覃秉丰 机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等...
CART,即分类与回归树(classification and regression tree),也是一种应用很广泛的决策树学习方法。但是CART算法比较强大,既可用作分类树,也可以用作回归树。作为分类树时,其本质与ID3、C4.5并有多大区别,只是选择特征的依据不同而已。另外,CART算法建立的决策树一般是二叉树,即特征值只有yes or no的情况(个人认为并...
CART剪枝算法采用了一种基于代价复杂度的剪枝策略。具体步骤如下: 1.计算每个节点的复杂度:对于树中的每个节点,计算其复杂度,即该节点所包含的样本数量与总样本数量之比的自然对数值,再加上一个调节参数α。这个复杂度可以理解为该节点所代表的规则的“成本”。 2.自下而上剪枝:从树的底层开始,对于每个非叶节点...
算法 C4.5 CART 实例 决策树 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型...
cart算法例题手算 CART算法的例题手算过程如下: 设训练数据集D如下: 特征A:连续变量,取值范围为[0,1] 特征B:连续变量,取值范围为[0,1] 目标变量Y:二分类变量,取值为0或1 对特征A和B进行划分,将数据集D划分为四个子集D1、D2、D3、D4。 对每个子集Di(i=1,2,3,4),计算基尼系数,选择基尼系数最小...
CART,即分类与回归树(classification and regression tree),也是一种应用很广泛的决策树学习方法。但是CART算法比较强大,既可用作分类树,也可以用作回归树。作为分类树时,其本质与ID3、C4.5并有多大区别,只是选择特征的依据不同而已。另外,CART算法建立的决策树一般是二叉树,即特征值只有yes or no的情况(个人认为并...