我们使用DecisionTreeRegressor创建CART(分类与回归树)回归模型。CART是一种决策树算法,能够通过分割数据集来找到输入特征与目标变量之间的关系。 fit()方法用于训练模型,即根据训练集数据(x_train和y_train)构建回归树模型。 回归知识点: CART回归树:CART回归树是一种非线性回归模型,通过不断分割数据来生成一棵决策树...
树(tree)是一种具有一个根节点的有向连通图。每个其他节点都有一个前任节点(父节点),没有或多个后继节点(子节点)。没有后继的节点称为叶子。所有节点都通过边连接。节点的深度是到根的路径上的边数。整棵树的高度是从根到任意叶子的最长路径上的边数。 决策树是一种树形结构,其元素的对应关系如下: 决策...
树型属性文档(DecisionTreeRegressor类)是指用于决策树回归模型的属性文档。决策树回归是一种基于树形结构的机器学习算法,用于解决回归问题。该算法通过构建一棵决策树来预测连续型目标变量的值。 决策树回归模型的主要属性包括: criterion(划分标准):用于衡量节点划分质量的指标。常见的划分标准有均方误差(MSE)和平...
2 实例:一维回归的图像绘制 接下来我们到二维平面上来观察决策树是怎样拟合一条曲线的。我们用回归树来拟合正弦曲线,并添加一些噪声来观察回归树的表现。 1. 导入需要的库 importnumpy as npfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorimportmatplotlib.pyplot as plt 2. 创建一条含有噪声的正弦曲线 在这一步,我们...
下面的代码主要是对决策树最大深度与过拟合之间关系的探讨,可以看出对于最大深度对拟合关系影响. 与分类决策树一样的地方在于,最大深度的增加虽然可以增加对训练集拟合能力的增强,但这也就可能意味着其泛化能力的下降 importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorimportmatplotlib.pyplotasplt# Create a ...
DecisionTreeRegressor 回归树 ① 重要参数、属性及接口 ② 交叉验证 ♦ 简单使用 ③ 实例:正弦一维回归的图像绘制 理想完美正弦数据集 为数据集添加噪声 ...
树(tree)是一种具有一个根节点的有向连通图。每个其他节点都有一个前任节点(父节点),没有或多个后继节点(子节点)。没有后继的节点称为叶子。所有节点都通过边连接。节点的深度是到根的路径上的边数。整棵树的高度是从根到任意叶子的最长路径上的边数。 决策树是一种树形结构,其元素的对应关系如下: ...
二.回归树工作原理之交叉验证用法fromsklearn.datasetsimportload_boston#内置波士顿房价数据fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorboston=load_boston()regressor=DecisionTreeRegressor(random_state=42)cross_val_score(regressor,boston.data,boston.target,...
树(tree)是一种具有一个根节点的有向连通图。每个其他节点都有一个前任节点(父节点),没有或多个后继节点(子节点)。没有后继的节点称为叶子。所有节点都通过边连接。节点的深度是到根的路径上的边数。整棵树的高度是从根到任意叶子的最长路径上的边数。
DecisionTreeRegressor是在决策树模型上进行回归分析的一种实现。 决策树回归模型的训练过程是通过对训练样本的反复切割来构建决策树。切割的依据是最优的特征和切割点,以最大限度地减少预测结果的方差或均方误差。换句话说,决策树回归模型试图通过选择最佳特征和相应的切割点,将数据划分为不纯度最小的区域。 Decision...