[0] return mat0, mat1 # Tree结点类型:回归树 def regLeaf(dataSet): # 生成叶结点,在回归树中是目标变量特征的均值 return mean(dataSet[:, -1]) # 误差计算函数:回归误差 def regErr(dataSet): # 计算目标的平方误差(均方误差*总样本数) return var(dataSet[:, -1]) * shape(dataSet)[0] # ...
在机器学习领域,Boosted Regression Tree(BRT)是一种强大的算法,常用于回归和分类问题。它结合了回归树和提升算法的优点,能够更好地处理复杂的数据集。本文将介绍如何使用Python中的scikit-learn库来实现Boosted Regression Tree,并提供代码示例。 Boosted Regression Tree简介 Boosted Regression Tree是一种集成学习算法,它...
引言 本文旨在深入探讨回归树（Regression Tree）这一经典机器学习算法，旨在清晰、直观地解释其核心概念、算法流程，并提供实际示例，以加深对回归树的理解。对于初学者而言，掌握回归树是机器学习课程中不可或缺的部分，它在数据挖掘和机器学习领域具有广泛应用。回归树与决策树相类似，但用于处理连续型数据。
Best-Pruned Tree: prune 图5. Best-pruned tree 为了模型的简便性,也可以选择一个比minimum error tree更小的树,当达到了validation set的最小误差的地方时,继续pruning,使树的准确率在最小的validation error(xerror)的一个标准差的估计值(xstd)之内。 e) C4.5算法 C4.5算法是基于ID3算法的改进方法,ID3算法...
errorMerge=sum(power(testData[:,-1]- treeMean,2))# 如果 合并的总方差 < 不合并的总方差,那么就进行合并if errorMerge< errorNoMerge:print"merging"return treeMeanelse:return treeelse:return tree 完整代码地址:https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/src/python/9.RegTrees/regTrees...
model_tree=cubist(x=train_pred,y=train_resp)#===summary()===# summary() 表示生产的规则rule=summary(model_tree)# sink("test.log", type=c("output", "message")) # 将控制台输出内容保存,即将生成的规则保存用于后续应用#===predict()===# predict() 表示对验证数据的预测,用于检验模型的精度...
```python model = DecisionTreeRegressor(random_state=42) model.fit(X_train, y_train) ``` 四、输出决策树回归规则 使用export_text函数可以输出决策树回归规则。具体步骤如下: 1. 创建一个空字符串变量,用于存储规则输出。 2. 使用DecisionTreeRegressor类的predict函数对测试集进行预测,并获取预测结果。 3...
tree['right']=getMean(tree['right'])return(tree['left']+tree['right'])/2.0## 剪枝处理defprune(tree, testData):#如果test的目标值为0,那么根据数结构,获取左右数据ifshape(testData)[0]==0:returngetMean(tree)#如果左右子树存在的话,那么就将测试集合进行拆分哟if(isTree(tree['right'])orisTr...
sklearn实现决策树 特征重要性评价总和为1,也被称为gini重要性,树模型也可以用于数值变量预测,对应的方法为sklearn.tree.DecisionTreeRegressor sklearn.tree模块中提供了将模型导出为graphviz格式文件的功能,从而可以对模型做图形观察。 学习测试代码笔记点它!(有点乱)...
Bool value or None. If True, the tree node IDs for all the observations are computed and returned. If None, the IDs are computed for data.frame with less than 1000 observations and are returned as the where component in the fitted rxDTree object. ...