递归分割:CART 树通过递归地将数据集分割成子集,直到满足停止条件(例如达到最大深度或最小叶子节点数)。 最小分裂路径(minimum depth of tree) 每个数据点被正确分类所需的最少分裂步骤。这是衡量模型复杂度和效率的一种方式。这种方法可以帮助我们找到在训练数据上达到零误差的最小复杂度模型。 编辑于 2024-08-06 23:16
一、CART树理解 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...
机器学习中虽然也称作基尼指数（Gini Index），可是它度量的是数据集的纯度，所以也称作基尼不纯度（ Gin...
2)进行剪枝的函数:prune() prune(tree, cp, ...) 主要参数说明: tree:一个回归树对象,常是rpart()的结果对象。 cp:复杂性参量,指定剪枝采用的阈值。cp全称为complexity parameter,指某个点的复杂度,对每一步拆分,模型的拟合优度必须提高的程度,用来节省剪枝浪费的不必要的时间。 二、特征选择 CART算法...
上一篇文章决策树算法:ID3与C4.5的对比分析中介绍了ID3和C4.5两种决策树算法,这两种决策树都只能用于分类问题,而CART(classification and regression tree)决策树算法它可以处理分类问题(Classification)和回归问题(Regression)。 CART算法生成的决策树是二叉树形式,即每个内部节点都只...
CART(Classification And Regression Tree)算法是一种决策树分类方法。 它采用一种二分递归分割的技术,分割方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数,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。
CART是“Classification and Regression Tree”的缩写,即分类回归树,特指一种以二叉树为逻辑结构的,用于完成线性回归任务的决策树。决策树的ID3和C4.5算法,生成的决策树是多叉树,只能处理分类不能处理回归。而CART算法,既可用于分类也可用于回归。分类树的输出是样...
importre#打开 dot_data.dot,修改 fontname="支持的中文字体"f = open("./Tree.dot","r+", encoding="utf-8") open('./Tree_utf8.dot','w', encoding="utf-8").write(re.sub(r'fontname=helvetica','fontname="Microsoft YaHei"', f.read())) ...
这样决策得到的决策树更加准确。这个决策树叫做多变量决策树(multi-variate decision tree)。在选择最优特征的时候,多变量决策树不是选择某一个最优特征,而是选择最优的一个特征线性组合来做决策。这个算法的代表是OC1,这里不多介绍。 2)如果样本发生一点点的改动,就会导致树结构的剧烈改变。这个可以通过集成学习...
一、CART(Classification and Regression Tree)分类和回归树 CART算法需要一个用以选择特征的标准,包括树的生成和剪枝。 CART 是决策树中的一种,特征的分割选择是基于Gini系数实现的,每次采用二分类的形式,计算所有可能的二分类的基尼系数增量,从而确定其分割特征,因为不能一次将一个特征中的全部属性都分割完,所以可能...