1、什么是线性回归？线性回归模型的基本原理和假设。线性回归是一种广泛用于统计学和机器学习中的回归分析方法，用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系模型。线性回归的基本原理是寻找一条直线（或者在多维情况下是一个超平面），以最佳地拟合训练数据，使得模型的预测与真实观测值之间的误差最小化。下面我们来详细解释线性回归的基本原理和假设。简单线性回归模型：y = β0 + β1x + ε多元线性回
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2024-08-10 17:16:34
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id3不能直接处理连续性的特征，需要将连续性的转化成离散的，但是会破坏连续性特征的内在结构。一、概念CART全称叫Classification and Regression Tree。首先要强调的是CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值只有“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，有分支则相反。这样的决策树等价于递归地二分每个特征。 CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可
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2023-12-23 18:15:47
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文章目录前言Softmax回归1.分类问题2.softmax回归模型3.单样本分类的矢量计算表达式4.小批量样本分类的矢量计算表达式5.交叉熵损失函数6.模型预测及评价7.小结上一节了解完单层单输出神经网络后，这一节主要学习单层多输出的神经网络模型：Softmax回归模型Softmax回归前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对
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2024-04-30 18:09:15
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0.决策树 决策树是一种树型结构，其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。 决策树学习是以实例为基础的归纳学习 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树。到叶子节点的处的熵值为零，此时每个叶结点中的实例都属于同一类。 1.决策树学习算法的特点 决策树算法的最大优点是可以自学习。在
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
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2024-05-05 22:30:30
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文章目录什么是特征收缩或者特征选择设置和数据加载线性回归（Linear Regression）偏差方差均衡最佳子集回归（Best Subset Regression）岭回归（Ridge Regression）LASSO弹性网（Elastic Net）最小角度回归（Least Angle Regression）主成分回归（Principal Components Regression）偏最小二乘法
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2024-06-03 16:04:46
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目录一、特征工程概述二、特征工程数据预处理1、缺失值处理2、离散特征的连续化处理3、连续特征的离散化处理4、特征的标准化和归一化（数值型数据）5、时间类型的数据处理6、文本类型的数据预处理7、异常特征样本清洗三、特征选择1、过滤法选择特征（Filter）2、包装法选择特征（Wrapper）3、嵌入法选择特征（Embedded）4、寻找高级特征（特征构造）四、特征工程降维一、特征工程概述
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
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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
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2024-01-02 13:13:16
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CART树1、Cart树介绍2、Cart树生成3、回归树4、分类树4.1 分类树原理4.2 分类树算法步骤4.3 案例5、Cart树总结 1、Cart树介绍分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)算法是一种决策树分类方法。 它采用一种二分递归分割的技术，分割方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个
CART算法采用的是一种二分递归分割的技术，将当前样本分成两个子样本集，使得生成的非叶子节点都有两个分支。因此CART实际上是一颗二叉树。当CART是分类树的时候，采用GINI值作为分裂节点的依据，当CART作为回归树的时候，使用样本的最小方差作为分裂节点的依据。1 回归树1.1 算法原理输入：训练数据集D 输出：回归树 在训练数据集所在的输入空间中，递归得将每一个区域划分为两个子区域并决定每个子
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2024-04-11 13:18:21
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目录1、连续和离散型特征的树的构建 2、CART回归树 2.1 构建树 2.2 剪枝 3、模型树 4、实例：树回归与标准回归的比较正文本系列文章为《机器学习实战》学习笔记，内容整理自书本，网络以及自己的理解，如有错误欢迎指正。回到顶部 1、连续和离散型特征的树的构建 决策树算法主要是不断将数据切分成小数据集，直到所有目标变量完全相同，或者数据不能再切分为止。它是一种贪心算法，并不考虑能
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2024-05-22 22:49:57
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序言xgboost一直在数学科学比赛中是一个强有力的大杀器，然而其数学原理对于数学小白来说，是比较晦涩难懂的。 本文主要目的是带领机器学习的小白，以一种简单的方式来理解xgboost，而具体详情请翻阅陈天奇大佬的论文。论文链接：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2939785一、回归树是什么xgboost是基于弱学习器的一种集成算法。而论文中的弱学习器选用的是回
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2024-05-07 08:29:12
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一、概念CART全称叫Classification and Regression Tree。首先要强调的是CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值只有“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，有分支则相反。这样的决策树等价于递归地二分每个特征。二、CART生成决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程，对回归树用平方误差最小化准则，对分类树用基尼指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。三
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2024-04-21 16:18:21
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许多问题都是非线性的，用线性模型并不能很好的拟合数据，这种情况下可以使用树回归来拟合数据。介绍CART, 树剪枝，模型树。1.CART传统决策树是一种贪心算法，在给定时间内做出最佳选择，不关心是否达到全局最优。切分过于迅速，特征一旦使用后面将不再使用。不能处理连续型特征，进行离散化可能会破坏连续变量的内在特征。CART 分类回归树，既能分类又能回归。CRAT来进行节点决策时，使用二元切
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2024-04-03 10:16:04
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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
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2024-08-04 09:33:59
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逻辑斯谛回归模型是研究因变量为二分类或多分类观察结果与影响因素之间的关系的一种概率型非线性回归模型。逻辑斯谛回归系数通过最大似然估计得到。Logistic函数如下： x为 &nbs
GBDT回归树过程详解作者：简单点1024 综述GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。 GBDT中的树是回归树（不是分类树），GBDT用来
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2024-03-07 21:44:34
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CART(classificatiion and regression trees)分类回归树CART既能用于分类，也能用于回归CART是二叉树CART算法由决策树的生成和决策树的剪枝两步组成。1 CART生成1.1回归树回归树采用平方误差最小化准则，分类树采用基尼指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。 1.2 分类树分类树采用基尼指数选择最优特征，同时决定该值的
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2024-05-29 20:21:39
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在前面决策树的介绍中，我们使用ID3算法来构建决策树；这里我们使用CART算法来构建回归树和模型树。ID3算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区分。比如，如果一个特征有4种取值，那么数据将被切分成4份。很明显，该算法不适用于标签值为连续型的数据。CART算法使用二元切分法来处理连续型变量，即每次把数据集切分成左右两份。回归树回归树使用CART算法来构建树，使用二元切
