noise_num=(int)(n/5) y[::5] +=3* (0.5- np.random.rand(noise_num))# 每第5个样本,就在该样本的值上添加噪音returnmodel_selection.train_test_split(X, y,test_size=0.25,random_state=1)deftest_DecisionTreeRegressor_depth(*data,maxdepth): X_train,X_test,y_train,y_test=data depths=n...
通过给定一些特征变量(如平均房间数、犯罪率等),我们的目标是预测对应房屋的房价。 # 导入所需的库和模块fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorfromsklearn.metricsimportmean_absolute_error,mean_squared_errorfromsklearn.tree...
现在我们有一组数据,户外的天气情况,温度,湿度,风。还有叶子萌芽的时间。 01 — Decision Tree - Regression 让我们用一张列表看懂这笔数据对于一组数据来说最重要的是,预测样本(Predictors),预测值(Target)…
3.calculate the gini gain3. pick the best gini gain attribute.4. Repeat until we get the tree we desired. 最终,形成的decision tree如下: 其实这两种算法本质没有任何区别,只是选择node时所用的指标(表达式)不同而已。
1:最优Decision Tree是NP难题,所以使用的Decision-Tree算法都是基于启发式(Heuristic)算法,如Greedy Algorithm等,在每个节点判断都是根据局部最优解来进行操作。启发式算法不能保证返回全局最优的Decision Tree。 2:容易产生过于复杂的树,不能很好地获得数据的通用模型,这个实际上是被称为是Overfitting,剪枝技术能够很好...
the average drug effectiveness of the data points in that leaf. We can get the regression tree ...
这个Basic Decision Tree Algorithm的流程可以分成四个部分,首先学习设定划分不同分支的标准和条件是什么;接着将整体数据集D根据分支个数C和条件,划为不同分支下的子集Dc;然后对每个分支下的Dc进行训练,得到相应的机器学习模型Gc;最后将所有分支下的Gc合并到一起,组成大矩G(x)。但值得注意的是,这种递归的形式需要...
Cart算法里面用的是gini系数,但是还是有必要说一下decision tree做拟合的时候Ein要怎么optimal。 regression 对于regression问题,首先想到的肯定是均方差了: 均方差 y杆就是yn的平均。 classification 对于分类: y表示类别最多的。 以上都是借鉴前面algorithm的思想推导的,现在回到纯度。想要purity最小,那么就是y要多了...
决策树(Decision Tree)CART算法 1. CART算法的认识 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...
classification一般用information gain，而regression一般用mse。（2）预测时用同组叶子节点的y的平均值。