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...
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...
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年提出的,它是被应用广泛的决策树学习方法,它可以用于分类与回归问题,同样CART也是由特征选择、树的生成以及剪枝组成。 所以针对于该算法可以分为几种情况: 数据:离散型特征、连续型特征 标签:离散值、连续值 针对于不同的场景处...
1. 在TreeNode类中,我们需要将predicted_class改为predicted_value,因为在回归问题中,我们预测的是一个连续值,而不是类别。 2. 在gini函数中,我们需要将基尼指数的计算方式改为计算均方误差(MSE)。在回归问题中,我们通常使用MSE作为节点不纯度的度量。 3. 在grow_tree函数中,我们需要将predicted_class改为predicted...
CART 算法,英文全称叫做 Classification And Regression Tree,中文叫做分类回归树。CART 只支持二叉树。同时 CART 决策树比较特殊,既可以作分类树,又可以作回归树。 分类树可以处理离散数据,也就是数据种类有限的数据,它输出的是样本的类别,而回归树可以对连续型的数值进行预测,也就是数据在某个区间内都有取值的可能...
1. 决策树模型 1) 概念: 基于树形结构来拟合自变量与因变量之间的关系 2) 划分算法: 选择最佳划分特征及特征中最佳划分点位置的算法(三大类别) ID3: 信息增益判断; C4.5: 信息增益率判断; CART: GINI系数判断 3) CART基尼系数法算法流程: ①迭代计算每个特征的每个二分切点gini系数 ...
分类回归树 CART 是决策树家族中的基础算法,它非常直觉(intuitive),但看网上的文章,很少能把它讲的通俗易懂(也许是我理解能力不够),幸运的是,我在 Youtube 上看到了这个视频,可以让你在没有任何机器学习基础的情况下掌握 CART 的原理,下面我尝试着把它写出来,以加深印象. ...
本文主要介绍回归决策树的生成算法,及回归树中比较重要的参数为:树的深度和叶子节点中最小的样本数,这两个参数可以防止过拟合问题。 最后我们一起学习了从多个特征维度来产生回归树,它和单维度特征的区别在于,每产生一个节点前,都需要计算每个特征的 及其对应的阈值,最后取其中最小的 ...
CART算法可以将复杂的数据集简单地划分成多个部分,其本质是一种贪心算法,可以让学习者从实例中学习决策树,用于解决复杂的分类或回归问题。该算法通过构建最优二叉树来实现特征选择,从而使得分类的准确性最大化。 ###CART算法的原理 CART算法是一种有监督学习的算法,可以将训练数据或其他更复杂的信息表示为一棵二叉树...
构造决策树的基本流程 决策树是一种常见的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。cart回归树算法是一种构造决策树的方法,以下是其基本流程: 1.数据集准备。 在构造决策树之前,首先需要准备训练数据集。数据集通常包括特征和目标变量。特征是用来做决策的属性,而目标变量是要预测或分类的结果。数据集应该经过预处理,包...