#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Jun 12 21:45:09 2018@author: luogan"""import matplotlib.pyplot as plt
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2023-01-13 00:13:58
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1.简单介绍 线性回归方法可以有效的拟合所有样本点（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，构建全局模型的想法一个是困难一个是笨拙。此外，实际中很多问题为非线性的，例如常见到的分段函数，不可能用全局线性模型来进行拟合。 树回归将数据集切分成多份易建模的数据，然后利用线性回归进行建模和拟合。这里介绍较为经典的树回归CART(classification and regr...
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2016-08-14 14:42:00
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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
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2024-04-23 15:25:15
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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
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2024-06-24 17:07:20
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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
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2024-05-23 21:57:43
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1.CART简介 CART是一棵二叉树，每一次分裂会产生两个子节点。CART树分为分类树和回归树。 分类树主要针对目标标量为分类变量，比如预测一个动物是否是哺乳动物。 回归树针对目标变量为连续值的情况，比如预测一个动物的年龄。 如果是分类树，将选择能够最小化分裂后节点GINI值的分裂属性； 如果是回
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2019-10-17 01:54:00
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CART分类回归树算法与上次文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似，CART算法也是一种决策树分类算法。CART分类回归树算法的本质也是对数据进行分类的，最终数据的表现形式也是以树形的模式展现的，与ID3，C4.5算法不同的是，他的分类标准所采用的算法不同了。下面列出了其中的一些不同之处：1、CART最后形成的树是一个二叉树，每个节点会分成2个节点，左孩子节点和右孩子节点，而在ID3和C4.5中
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2020-01-12 19:09:00
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ID3采用的信息增益度量存在一个缺点，它一般会优先选择有较多属性值的Feature,因为属性值多的Feature会有相对较大的信息增益。(条件熵越小,信息增益越大)C4.5中是用信息增益比率(gain ratio)来作为选择分支的准则。信息增益比率通过引入一个被称作分裂信息(Split information)的项来惩罚取值较多的Feature。
原创
2022-05-09 21:34:39
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分类回归树 CART 是决策树家族中的基础算法，它非常直觉（intuitive），但看网上的文章，很少能把它讲的通俗易懂（也许是我理解能力不够），幸运的是，我在 Youtube 上看到了这个视频，可以让你在没有任何机器学习基础的情况下掌握 CART 的原理，下面我尝试着把它写出来，以加深印象.决策树的结构下图是一个简单的决策树示例：假设上面这个决策树是一个用来判断病人是否患有心脏病的系统，当病人前
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2024-06-18 19:06:21
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# coding=utf-8import math'''CART决策树模型，假设有三个条件 年龄，有三个选项 1 表示老年人 2 表示中年 人 3 表示青年人 工作，有两个选项 1 表示有工作 2表示 没有工作 房子，有两个选项 2 表示有房子 2表示 没有房子 信贷情况 1表示一般 2表示号 3表
原创
2023-03-06 20:09:28
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引言前面我们分享过一篇决策树算法叫ID3:ID3决策树原理分析及python实现。首先我们来回顾下ID3算法。ID3每次选取最佳特征来分割数据，这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。这种按某种特征切分完数据集后，当前特征在下次切分数据集时就不再起作用，因此会存在切分方式过于迅速地问题。ID3算法还存在另一个问题就是它不能直接处理连续型特征，因此算法需要改进。于是有人提出了二元切分法很好的解决
原创
2023-03-07 12:50:30
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今天是机器学习专题的第23篇文章，我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法。CART算法全称是Classification and regression tree，也就是分类回归树的意思。和之前介绍的ID3和C4.5一样，CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现。决策树这个模型一共有三种实现方式，前面我们已经介绍了ID3和C4.5两种，今天刚好补齐这最后一种。算法特
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2024-05-29 21:47:11
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在之前介绍过决策树的ID3算法实现，今天主要来介绍决策树的另一种实现，即CART算法。 Contents 1. CART算法的认识 2. CART算法的原理 3. CART算法的实现 1. CART算法的认识 Classification
原创
2023-05-31 15:31:35
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原文地址CART，又名分类回归树，是在ID3的基础上进行优化的决策树，学习CART记住以下几个关键点：（1）CART既能是分类树，又能是分类树；（2）当CART是分类树时，采用GINI值作为节点分裂的依据；当CART是回归树时，采用样本的最小方差作为节点分裂的依据；（3）CART是一棵二叉树。接下来将以一个实际的例子对CART进行介绍：
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2023-07-11 13:41:46
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决策树的另一种实现，即CART算法。又叫做分类回归树。CART决策树是基于基尼指数来选择划分属性，基尼指数可以来度量数据集
原创
2024-04-01 14:22:37
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1、使用决策树预测隐形眼镜类型，隐形眼镜数据集(lenses.csv)是非常著名的数据集，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型e
原创
2022-05-09 21:26:18
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上一篇我们学习的ID3和C4.5算法，今天我们来看看CART（classification and regressio
原创
2022-12-14 16:28:24
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【代码】平方误差CART算法（回归树）
原创
2024-07-10 16:35:01
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GBDT: GBDT中的树用的是CART回归树（不是分类树），GBDT用来做 回归预测，调整后也可以用于分类。由于GBDT中的CART树，在模型训练的时候，需要逐个训练样本进行计算，模型的训练时间相当之长。因此，这个也决定了GBDT不适合实时的线上训练，更加适用于离散的场景。Boosting的两个核心问题 A）在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布？ 通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值
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2024-08-11 06:57:23
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之前有文章介绍过决策树（ID3）。简单回顾一下：ID3每次选取最佳特征来分割数据，这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。按照某种特征切分数据后，该特征在以后切分数据集时就不再使用，因此存在切分过于迅速的问...
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2018-03-04 06:49:00
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