CART算法是第一个同时支持分类和回归的决策树算法。在分类问题中,CART使用基尼指数或基尼增益作为选择特征及其分割点的依据;在回归问题中,CART使用均方误差或者平均绝对误差作为选择特征及其分割点的依据。 除了CART算法外,随机森林、GBDT、XGBoost、LightGBM等都支持对回归问题的处理。与构建决策树类似,构建回归树时需要考...
CART算法可以用于构建二元树并处理离散型或连续型数据的切分。若使用不同的误差准则,就可以通过CART算法构建模型树和回归树。但是,该算法构建的树倾向于对数据过拟合,可采用剪枝的方法解决该问题。剪枝分为预剪枝(在树的构建过程中就进行剪枝)和后剪枝(树构建完毕进行剪枝)。预剪枝更有效但需要用户定义一些参数。一般...
本文目标,仿照sklearn写一个cart树,但是仅仅使用max_depth作为剪枝依据。 我们本次实现cart分类,因此用到gini指数: 为了帮助理解: 好了,理解了基尼指数。我们看下cart树的构建步骤: 注意还有几个细节: cart树每个treenode存储了哪些数据? 在CART决策树中,每个节点(TreeNode)通常存储以下数据: 划分特征:这是用于根据...
CART全称叫Classification and Regression Tree,即分类与回归树。CART假设决策树是二叉树,内部结点特征的取值只有“是”和“否”,左分支是取值为“是”的分支,有分支则相反。这样的决策树等价于递归地二分每个特征。 CART分类回归树可以做分类或者回归。如果待预测结果是离散型数据,则CART生成分类决策树;如果待预测结果...
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系数越小说明分类纯度越高...
决策树(26):CART算法——回归树的生成是【合集·第五篇章】十分钟 机器学习系列 第五篇章:决策树的第26集视频,该合集共计27集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
二、CART决策树 1.分类树 1.1 基尼系数 1.1 特征离散 1.2 特征连续 2.回归树 三、剪枝算法 2021人工智能领域新星创作者,带你从入门到精通,该博客每天更新,逐渐完善机器学习各个知识体系的文章,帮助大家更高效学习。 一、概述 针对于ID3和C4.5只能处理分类的问题,后来有人提出了CART,该模型是由Breima等人在1984年...
回归分析是一种统计过程，用于估计因变量与一个或多个独立变量之间的关系，属于有监督学习算法家族。常见的回归方法包括一元线性回归、多元线性回归和逐步回归等。在回归问题中，决策树（CART算法）可以应用于构建预测模型，每个叶子节点输出一个预测值，该值通常为该节点样本输出的均值。CART算法是第一个同时...
生成CART回归树。CART回归树是集成算法-梯度树的重要基础，因此通过Python实现加强下印象。Python实现 为了...
CART算法--分类和回归树算法 CART(Classification And Regression Tree)算法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,使得生成的决策树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。 以下是算法描述:其中T代表当前样本集,当前候选属性集用T_attributelist表示。