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...
决策树分为分类(classification)和回归(regression)两种,英文为The classification and Regression Tree,通常被简写为CART。 什么是决策树? 它的本质就是基于数据,通过问一系列的问题(if-else)去预测结果。图1是一个简单的决策树去预测一个乘客在泰坦尼克中是否存活。这里请注意,图1中我有标注每一个节点的左边是yes...
DecisionTreeRegressor 回归树 classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’best’,max_depth=None, min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None, random_state=None,max_leaf_nodes=None,min_impurity_decrease=0.0,min_impurity_split=None...
当目标字段是类别型时,CART用的Gini方法进行字段选择,用验证数据集来砍树。当目标字段是数值型时,也就是叶节点是一个value时,CART方法构建的就是Regression Tree。 下面我们使用房价预测的案例来说明CART方法是怎么运行的。输入字段有5个,location是房屋位置,type是房屋的形态(attached公寓,Detached独立屋),Miles是距离...
plt.title("Decision Tree Regression") plt.legend() plt.show() 从上面的测试可以看出随着决策树最大深度的增加,决策树的拟合能力不断上升. 在这个例子中一共有160个样本,当最大深度为8(大于lg(200))时,我们的决策树已经不仅仅拟合了我们的正确样本,同时也拟合了我们添加的噪音,这导致了其泛化能力的下降. ...
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...
plt.title("Decision Tree Regression") plt.legend() plt.show() 可见,回归树学习了近似正弦曲线的局部线性回归。我们可以看到,如果树的最大深度(由max_depth参数控制)设置得太高,则决策树学习得太精细,它从训练数据中学了很多细节,包括噪声得呈现,从而使模型偏离真实的正弦曲线,形成过拟合...
CART算法的全称是Classification And Regression Tree,采用的是Gini指数(选Gini指数最小的特征s)作为分裂标准,同时它也是包含后剪枝操作。ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息,但其生成的决策树分支较大,规模较大。为了简化决策树的规模,提高生成决策树的效率,就出现了根据GINI系数来选...
分类回归树(classification and regression tree,CART)模型由Breiman等人在1984年提出,是应用广泛的决策树学习方法。CART同样由特征选择、树的生成以及剪枝组成,既可以用于分类也可以用于回归。同样属于决策树的一种。 算法思想 CART算法采用的是一种二分递归分割的技术,将当前样本分成两个子样本集,使得生成的非叶子节点...
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。