概要本部分介绍 CART，是一种非常重要的机器学习算法。
基本原理
CART 全称为 Classification And Regression Trees，即分类回归树。顾名思义，该算法既可以用于分类还可以用于回归。克服了 ID3 算法只能处理离散型数据的缺点，CART 可以使用二元切分来处理连续型变量。二元切分法，即每次把数据集切分成两份，具体地处理方法是：如果特征值大
树回归当回归的数据呈现非线性时，就需要使用树回归。树回归的基本逻辑获得最好的切分特征和切分特征值 遍历所有特征 针对某一特征，遍历该特征的所有值 针对某一特征值，进行划分数据，计算出划分数据之后的总方差， 若总方差最小，记下特征和特征值 当遍历完所有特征后，就能够获得最小方差的特征和特征值，并以此作为树的结点，划分左右子树，若没有特征，就返回特征值左子树为大于等于特征值的
1 CART，又名分类回归树CART，分类回归树，是几乎所有复杂决策树算法的基础，有以下特点：（1）CART是一棵二叉树； （2）CART既能是分类树，又能是回归树，由目标任务决定； （3）当CART是分类树时，采用GINI值作为结点分裂的依据；当CART是回归树时，采用MSE(均方误差)作为结点分裂的依据；2 分类树和回归树的区别？针对分类任务，就是分类树；针对回归任务，就是回归树。分类任务：预
决策树（Disicion tree） A decision tree is a flowchart-like structure in which each internal node represents a "test" on an attribute (e.g. whether a coin flip comes up heads or tails), each bran
1.分类树 以C4.5分类树为例，C4.5分类树在每次分枝时，是穷举每一个feature的每一个阈值，找到使得按照feature<=阈值，和feature>阈值分成的两个分枝的熵最大的阈值(熵最大的概念可理解成尽可能每个分枝的男女比例都远离1:1)，按照该标准分枝得到两个新节点，用同样方法继续分枝直到所有人都被分入性别唯一的叶子节点，或达到预设的终止条件，若最终叶子节点中的性别不唯一，
对于连续型数据，如果我们要用它来做预测的话，通常的方就是回归，这一节主要讲解线性回归，局部加权线性回归，以及lasso回归。 回归一词的来历：这里有两个例子可以很好的用来说明回归，一，达尔文根据上一代豌豆的尺寸来预测下一代豌豆尺寸的大小。二，Galton发现，如果双亲的身高比平均高度高，那么他们的子女也倾向于比平均身高高，但尚不及双亲，这里，孩子
目录 回归树理论解释算法流程ID3 和 C4.5 能不能用来回归？回归树示例References 说到决策树（Decision tree），我们很自然会想到用其做分类，每个叶子代表有限类别中的一个。但是对于决策树解决回归问题，一直是一知半解，很多时候都是一带而过。对于一个回归问题，我们第一时间想到的可能就是线性回归（linear regression），当线性回归不好的时候，可能想着用 SV
CART 算法，英文全称叫做 Classification And Regression Tree，中文叫做分类回归树。ID3 和 C4.5 算法可以生成二叉树或多叉树，而 CART 只支持二叉树。同时 CART 决策树比较特殊，既可以作分类树，又可以作回归树。什么是分类树，什么是回归树呢？1.分类树可以处理离散数据，也就是数据种类有限的数据，它输出的是样本的类别，而回归树可以对连续型的数值进行预
CART(classification and regression trees)树回归优点：可对复杂和非线性的数据建模；缺点：结果不易理解；适用于：数值型和标称型。构建树函数createTree()的伪代码：选择最好的划分方式(得到最佳划分的特征与阈值)：用于回归树和模型树
如果该节点不能再分，将该节点存为叶节点
执行二元划分
在右子树调用createTree()函数
在左子树调用createT
上一章介绍的线性回归，创建的模型需要拟合所有样本点（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时，构建全局模型的就非常困难，且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何数据。 那么有一种方法，将数据集切分成很多份容易建模的数据，然后利用线性回归技术来建模，如果切分后仍然难以模拟线性模型就继续切分。这种切分方式，树结构和回归的结合。 本章介绍
分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树，上回文我们介绍了基于ID3算法的决策树。作为上篇，这里只介绍CART是怎样用于分类的。 分类回归树是一棵二叉树，且每个非叶子节点都有两个孩子，所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点数多1。 表1 名称 体温 表面覆盖 胎生 产蛋 能飞 水生 有腿 冬眠 类标记 人 恒温 毛发 是 否
回归树理论与波士顿房价案例一、回归树理论（1）回归树（2）回归树的建立（3）基于回归树的预测（4）剪枝二、K 近邻（回归）具体案例操作参考文献 一、回归树理论（1）回归树当数据拥有众多特征并且特征之间关系复杂时，构建全局模型变得困难而笨拙，并且很多实际问题都是非线性的，不可能使用全局线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，然后利用线性回归技术来建模和拟合。如果首
1.bootstrap 在原始数据的范围内作有放回的再抽样M个, 样本容量仍为n，原始数据中每个观察单位每次被抽到的概率相等, 为1/n , 所得样本称为Bootstrap样本。于是可得到参数θ的一个估计值θ^(b)，这样重复若干次，记为B 。为了可以避免一些误差点对少量树的决策影响。 2.决策树 : 信息熵: Ent(D
回归树之前的博客 介绍了决策树算法在分类问题上面的应用，有提到ID3算法，C4.5算法和CART算法，其中CART（Classification And Regression Tree）分类回归树既可以用于分类，也可以用于回归，当用于分类的时候，CART树中每个叶子结点代表一个类别，在回归问题中，CART树中每个叶子结点代表一个预测值，其是连续的。这里针对CART在回归问题上面的应用，进
之前线性回归创建的模型需要拟合所有的样本点，但数据特征众多，关系复杂时，构建全局模型就很困难。之前构建决策树使用的算法是ID3。ID3 的做法是每次选取当前最佳的特征来分割数据，并按照该特征的所有可能取值来切分。也就是说，如果一个特征有 4 种取值，那么数据将被切分成 4 份。一旦按照某特征切分后，该特征在之后的算法执行过程中将不会再起作用，所以有观点认为这种切分方式过于迅速。另外一种方法是二元切
作为机器学习的小白和matlab的小白自己参照 python的 《机器学习实战》 写了一下分类回归树，这里记录一下。关于决策树的基础概念就不过多介绍了，至于是分类还是回归。。我说不清楚。。我用的数据集是这个http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone 就是通过一些属性来预测鲍鱼有多少头，下面看一下Length / continuous /
CART算法的树回归：返回的每个节点最后是一个最终确定的平均值。#coding:utf-8
import numpy as np
# 加载文件数据
def loadDataSet(fileName): #general function to p
原创
2015-09-16 21:36:17
2299阅读
树回归1、什么是树回归2、优缺点3、树的构建4、树剪枝树回归： 线
原创
2022-11-18 16:18:50
87阅读
一、决策树的类型 在数据挖掘中，决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标。 回归树 的输出是一个实数 (例如房子的价格，病人呆在医院的时间等)。
术语分类和回归树 (CART) 包含了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同点—例如处理在何处分裂的问题。分类回归树(CART,Classification And Regression T
基本概念分类和回归树(classification and regression tree, CART) 是应用广泛的决策树学习方法，由特征选择、树的生成和剪枝组成，既可以用做分类也可以用作回归。回归树回归树的定义假设X和Y分别作为输入和输出变量，那么存在训练集一个回归树对应其输入空间（特征）的划分和这个划分上的输入值。 数学定义： 存在M个分类，每个分类的单元为,且该单元的输出为，我们有回归树模
