分类决策树 回归决策树 What is a Decision Tree ?什么是决策树？Based on the dataset available a decision tree learns the if/else hierarchy which ultimately leads to a decision making. Decision Trees are widely used mod
今天这篇是机器学习专题的第24篇文章，我们来聊聊回归树模型。所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题，树模型当中最经典的自然还是决策树模型，它也是几乎所有树模型的基础。虽然基本结构都是使用决策树，但是根据预测方法的不同也可以分为两种。第一种，树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应，这一种方法称为回归树。第二种，树上的叶子节点对应一个线性模型，最后的结果由线性模型给出。这一种方法称为模型
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2023-10-27 16:54:14
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1.单元测试完成最小的软件设计单元的验证工作，目标是确保模块能被正确的编码。使用过程设计描述作为指南，对重要的控制路径进行测试，以发现模块内部的错误。通常情况下是白盒的。对代码的风格和规则，程序设计和结构，业务逻辑等进行静态测试，及早发现不易解决的错误。2.集成测试通过测试，发现模块接口有关的问题。目标是把通过了单元测试的模块拿来，构造一个在设计中描述的程序结构。应该避免一次性的集成，采用增量集成
目录1 原理概述2 算法描述3 简单实例3.1 实例计算过程3.2 回归决策树和线性回归对比4 小结1 原理概述前面已经讲到，关于数据类型，我们主要可以把其分为两类
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2022-10-08 09:09:08
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全局建模的不足： 线性回归算法，在全局上拟合所有的样本，使得整体上误差最小。 但是当数据有众多的特征并且特征之间的关系十分复杂时，建立全局模型的想法就显得十分的困难，并且效果也不会太好。 在实际生活中，很多问题都是非线性的，不可能使用全局线性模型来拟合任意的数据。局部性建模： 对于一些复杂的非线性的数据，我们可以将数据切分成很多分易建模的数据，然后再各个子段分别使用模型进行建模。基于决策树的想法：
线性回归创建模型需要拟合所有的样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂的时候，构建全局模型的想法就显得太难了，也略显笨拙。而且，实际生活中很多问题都是非线性的，不可能使用全局限性模型来拟合任何数据。 一种可行的方法是将数据集切分成很多份易建模的数据，然后再利用线性回
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2016-12-24 21:28:00
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PLA由于PLA针对线性可分数据集，因此在此选择Pocket PLA算法进行实现，文章记录针对cifar100数据集的实现，由于PLA算法过于简单，因此准确率很低，但仅作为一次尝试。 文章目录PLA一、加载数据1.导入数据加载过慢2.探索数据3.处理数据二、PLA算法1.编写代码2.附带代码：三、主函数四、总结测试总结 一、加载数据1.导入数据from keras.datasets impor
批量梯度下降法 批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。从数学上理解如下： （1）对目标函数求偏导： 其中 i=1,2,…,m 表示样本数， j=0,1 表示特征数，这里我们使用了偏置项 x(i)0=1 。 （2）每次迭代对参数进行更新： 注意这里更新时存在一
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2021-07-23 15:36:25
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调度算法为CPU调度算法，是用来帮助CPU来切换进程的算法。 为什么需要调度算法？ 不同的进程在同一时刻有着不同的状态，处于不同状态下对于CPU的利用率是不同的，为了提高CPU的利用率，要使用合适的调度算法，使得每一个进程都能够使用CPU。 （这个写的不好）调度算法分为两大类：非抢占式调度和抢占式调度 非抢占式调度：进程运行直到结束或者被某个事件所阻塞才转让出CPU的资源。 抢占式调度：进程依然可
回归树重要参数，属性和接口【1】criterion【2】交叉验证cross_val_score【3】实例：一维回归的图像绘制绘制图像 重要参数，属性和接口class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='mse'
,splitter="random"
分类树与回归树分类树用于分类问题。分类决策树在选取划分点，用信息熵、信息增益、或者信息增益率、或者基尼系数为标准。 Classification tree analysis is when the predicted outcome is the class to which the data belongs.回归决策树用于处理输出为连续型的数据。回归决策树在选取划分点，就希望划分的两个分支的误差
1.引言 如果用一句话定义xgboost，很简单：Xgboost就是由很多CART树集成。但，什么是CART树？ 数据挖掘或机器学习中使用的决策树有两种主要类型： 分类树分析是指预测结果是数据所属的类（比如某个电影去看还是不看） 回归树分析是指预测结果可以被认为是实数（例如房屋的价格，或患者在医院中
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2020-09-09 19:43:00
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介绍决策树分为分类决策树和回归决策树：上一篇介绍了分类决策树以及Python实现分类决策树： 监督学习——决策树理论与实践（上）：分类决策树 决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系，每一个节点代表某个对象/分类，树中的每
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2023-10-21 11:18:05
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## 传统回归算法与机器学习算法实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将带领你一步步实现传统回归算法和机器学习算法的实现过程。首先，让我们看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
journey
title 传统回归算法与机器学习算法实现流程图
section 数据准备
数据准备 --> 数据清洗
数据准备 --> 数据分割
目录1 集成学习算法简介1.1 什么是集成学习1.2 机器学习的两个核心任务1.3 集成学习中boosting和Bagging1.4 小结2 Bagging和随机森林2.1 Bagging集成原理2.2 随机森林构造过程
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2022-10-08 09:09:50
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集成算法 （Ensemble methods） 集成类算法是一个较大的概念，其主要原理在于组合一系列较弱的分类算法形成一个新的算法。根据PAC理论框架，新算法的效果一定会得到提升。比如对一个分类问题，我们首先采用不同的简单算法进行分类，比如之前介绍的逻辑回归和决策树等算法。然后所有简单的算法的分类结果再进行投票，从而决定最终的分类结果。 集成算法常用的策
作者：归辰由于现实中的很多问题是非线性的，当处理这类复杂的数据的回归问题时，特征之间的关系并不是简单的线性关系，此时，不可能利用全局的线性回归模型拟合这类数据。在上一篇文章"分类树算法原理及实现"中，分类树算法可以解决现实中非线性的分类问题，那么本文要讲的就是可以解决现实中非线性回归问题的回归树算法。 本文以决策树中的CA
机器学习实战之树回归 机器学习实战 ch09 问题解决办法 最近在学习《机器学习实战（Machine Learning in Action）》，因为个人比较喜欢Python 3，而这本书里面的代码都是通过Python 2实现的，所以自己在调试的时候会改写成Python 3。 在前几章里问题都不是很大
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2018-02-28 16:29:00
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通俗描述线性回归模型是利用线性函数对一个或多个自变量和因变量（y）之间关系进行拟合的模型。该模型基于两个定律：大数定律：在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。中心极限定理：一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响，如果每个因素所产生的影响都很微小时，总的影响可以看作是服从正态分布的。公式推导数据输入基本概念【1】 线性 = 直线？线性函数的定义是：一阶或零阶多项式。特征是
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2021-02-07 10:05:36
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所谓回归和分类：在深度网络中，分类任务和回归任务的主要区别就在于：loss函数（其模型输出和标签的比较）和标签的区别，和其前边的特征特区部分没有任何关系。而传统的机器学习算法，可以认为没有太多之前的特征处理过程，所以在机器学习算法中回归和分类任务就是模型的输出（和所谓的loss是一样的）和标签的不同。1.为什么叫逻辑回归由于模型的构建思路来源于logistics分布，所以把这个回归...
原创
2021-08-25 15:27:22
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