TREE-BASED REGRESSIONParent node data is split into first and second child nodes based on a first partition variable to create a tree-based model. A first regression model for the first child node data relates the response variable and the predictor variable....
分类路径loss,即最大化上面的p(T \in l_{k} |X, \tau ) 回归loss,MSE(E(T),T) 不确定性loss,上文提到预估时长符合多项分布,那除了我们希望预估均值E(T)尽量接近真实值T以外,自然还希望分布更为集中,即方差更小。 最终loss为 3、时长bias 时长预估中常常有各种消偏问题,比如视频物理时长带来的bias。
对于Uplift Tree,类似 分类树可以集成随机森林、GBDT, Uplift Tree 也可以集成 CF(Casual Forest), BART(Bayesian additive regression trees),在很多文献中经常看到此类baseline。 分类模型(The class transformation)思路是通过某种变换,把问题转化为常规的Machine Learning问题解决。在我了解的范围里,业界应用案例不多。
对于上面的提到(state,city,street)文档,我们把state映射为X,city映射为Y,street映射为Z。同时我们提供一个函数term2id( ),可以把所有可能的term(这里term就是word的意思)转换成一个整型数值的id,这样每一条docment的记录就能映射到一个3-dimensional的向量坐标,比如通过(term2id(江苏),term2id(南京),term2id(...
上面讨论的是将 bagging 应用于回归问题 regression context, 如何将 bagging 应用于 分类问题了? 有几种可能的策略,最简单的方式如下: 给定一个观测值,我们使用 B 个树分别预测其类别,然后通过投票得到最终的输出类别 a majority vote Out-of-Bag Error Estimation 如何对一个 bagged 模型进行 test error 估计了...
但回归树(regression tree)也很重要,现在 shallow learning 被 SVM 和树模型统治,随机森林、GBDT、xgboost、lightGBM 大行其道,所以知道什么是回归树很有必要。常用的决策树有 ID3、C4.5、CART 等,其中 CART 就可以用来做回归问题,CART 全称就是 Classification And Regression Tree(分类和回归树)。至于 ID3 和 C...
Mdl = fitrtree(Tbl,Y) returns a regression tree based on the input variables contained in the table Tbl and the output in vector Y. Mdl = fitrtree(X,Y) returns a regression tree based on the input variables X and the output Y. The returned Mdl is a binary tree where each branching...
Predictive AnalyticsThis paper applies machine learning techniques to credibility theory and proposes a regression-tree-based algorithm to integrate covariate information into creddoi:10.2139/ssrn.3288661Diao, LiqunWeng, ChengguoSocial Science Electronic Publishing...
决策树(decision tree)是一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,从根节点到叶节点所经历的路径对应一个判定测试序列。决策树可以是二叉树或非二叉树,也可以把他看...
在数据挖掘中,决策树主要有两种类似:分类树和决策树。分类树的输出是样本的类别,回归树的输出是一个实数。分类和回归树,即CART(Classification And Regression Tree),最先由Breiman等提出,也属于一类决策树。CART算法由决策树生成和决策树剪枝两部分组成: