CART回归树和CART分类树最大的区别在于输出:如果输出的是离散值,则它是一棵分类树;如果输出的是连续值,则它是一棵回归树。 对于回归树,每一个节点都可以被认为是一个回归值,只不过这个值不是最优回归值,只有最底层的节点回归值可能才是理想的回归值。 一个节点有回归值,也有分割选择的属性。这样给定一组特征,...
这样就生成一棵回归树。这样的回归树通常称为最小二乘回归树 (least squares regression tree), 现将算法叙述如下。 算法5.5 (最小二乘回归树生成算法) 输入:训练数据集 D; 输出: 回归树 f(x) 。 在训练数据集所在的输入空间中, 递归地将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域上的输出值, 构建二叉...
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...
Classification And Regression Tree,即分类回归树算法,简称CART算法,它是决策树的一种实现,通常决策树主要有三种实现,分别是ID3算法,CART算法和C4.5算法。 CART算法是一种二分递归分割技术,把当前样本划分为两个子样本,使得生成的每个非叶子结点都有两个分支,因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。由于CART算法...
分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)是一种典型的决策树算法,CART算法不仅可以应用于分类问题,而且可以用于回归问题。 一、树回归的概念 对于一般的线性回归,其拟合的模型是基于全部的数据集。这种全局的数据建模对于一些复杂的数据来说,其建模的难度也会很大。其后,我们有了局部加权线性回归,其只利用...
回归树cart算法回归树 CART(Classification And Regression Tree)算法是一种决策树分类算法,既可以用于分类任务,也可以用于回归任务。 CART决策树比较特殊,只支持二叉树。同时,CART算法对于属性的值采用的是基于Gini系数值的方式做比较,gini某个属性的某次值的划分的gini指数的值为:pk就是分别为正负实例的概率,gini...
一、CART算法——回归树 因为是回归问题,只要抓住两个要点就好: 1)如何切分; 2)切分后的不同区域,如何取值; 先来分析一下一次划分的操作: A-回归树切分 选择第j个变量 和它的取值s,作为切分变量和切分点,并定义两个区域: 通过寻找最小均方误差点,实现切分: ...
这样生成的树成为最小二乘回归树。 算法流程: 选择最优切分特征j和切分点s 用选定的对(j,s)划分区域并决定相应的输出值: 第一个式子是将数据按照切分点分成两个节点,第二个是求每个节点的均方误差之和。 继续对两个子区域调用步骤1,2直至满足停止条件 ...
cart算法可以用于分类问题和回归问题。在分类问题中,cart算法根据特征值将数据集划分为多个子集,并通过选择一个最佳划分特征和划分阈值来构建决策树。在回归问题中,cart算法根据特征值将数据集划分为多个子集,并通过选择一个最佳划分特征和划分阈值来构建回归树。 cart算法的核心思想是通过递归地选择最佳划分特征和划分阈值...
分类回归树算法:CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策树,和之前介绍了C4.5算法相类似的决策树。CART采用一种二分递归分割的技术,将当前的样本集分为两个子样本集,使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此,CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。