Cart(classification and regression tree),分类回归树。 cart 是依据特征对数据集进行二分,所以生成的树是二叉树。 以下源码参考了《机器学习实战》 1. 回归树的构建 defbinSplitDataSet(dataSet,feature,value):‘’‘nonzero()会返回两个array,分别记录非零的行与列依据特征及特征值二分数据集’‘’mat0=dataSet...
前面的工作主要介绍了两种树 - 回归树,模型树的构建,下面进一步学习如何利用这些树来进行预测。 当然,本质也就是递归遍历树。 下为遍历代码,通过修改参数设置要使用并传递进来的是回归树还是模型树: 1 #=== 2 # 输入: 3 # model: 叶子 4 # inDat: 测试数据 5 # 输出: 6 # float(model): 叶子值 7 ...
bestFeatureLable = features[int(bestFeature.split('_')[0])]#最佳特征decisionTree = {bestFeatureLable:{}}#构建树,以Gini指数最小的特征bestFeature为子节点del(features[int(bestFeature.split('_')[0])])#该特征已最为子节点使用,则删除,以便接下来继续构建子树#使用beatFeature进行划分,划分产生2各节...
本文尝试构建决策树的基础知识体系,首先回顾最优码、信息熵、信息增益、信息增益比、基尼系数等决策树的基础知识;接着介绍ID3决策树、C4.5决策树,CART决策树的原理,重点介绍了CART回归树算法、例子和可视化;然后介绍决策树python实现、基于决策树的鸢尾花(iris)多分类和决策树在数据运营、数据营销、数据分析上的应用;...
回归树模型代码 回归树python 目录 1、连续和离散型特征的树的构建 2、CART回归树 2.1 构建树 2.2 剪枝 3、模型树 4、实例:树回归与标准回归的比较 正文 本系列文章为《机器学习实战》学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正。
如代码所示,由于训练数据集的样本量比较大,所以设置的树深度在20左右。经过10重交叉验证的网格搜索,得到各参数的最佳组合值为20,2,4。接下来利用这个参数值,构建回归决策树,代码如下: #构建用于回归的决策树CART_Reg=tree.DecisionTreeRegressor(max_depth=20,min_samples_leaf=2,min_samples_split=4)#回归树拟合...
下面直接给出上面四种回归的代码: [python]view plaincopy fromnumpyimport* defloadDataSet(fileName): #general function to parse tab -delimited floats numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) - 1 #get number of fields dataMat = []; labelMat = [] ...
由于Cart回归模型是一种基于树结构的模型,因此其具有良好的可解释性,可以帮助我们理解特征对预测结果的影响。通过可视化决策树结构,我们可以清晰地看到模型是如何对特征进行分裂和预测的,从而更好地理解模型的推理过程。 九、 模型优化(续) 4. 模型集成 除了单一的决策树模型外,我们还可以尝试使用模型集成的方法来提高...