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
转载
2024-03-01 15:12:05
60阅读
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
转载
2024-05-22 22:49:57
59阅读
根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。回归树，是决策树的一种，以CART树为基础的二叉树。与原本的分类决策树不同，由于因变量为连续型变量，因此不再使用GINI系数作为划分属性的标准，而是采用均方误差作为替代，以此决定划分的属性以及划分的点。此处自己实现一个回归树
转载
2024-03-26 09:30:47
36阅读
分类和回归树（CART）算法步骤CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值
转载
2024-05-09 16:17:43
8阅读
我试图在python中的一些光栅数据上构建并实现一个回归树算法，但似乎找不到最好的方法。我将试图解释我的努力：我想要的输出是一个光栅图像，它的值代表湖泊的深度，称之为深度.tif. 我有一系列光栅图像，每个都代表不同陆地卫星波段的反射率值，比如[B1.tif，B2.tif，…，B7.tif]，我想用它们作为独立变量来预测湖泊深度。对于我的训练数据，我有一个已知湖深约6000点的shapefile。
（上接第三章） 3.4 Scikit-Learn与回归树 3.4.1 回归算法原理 在预测中，CART使用最小剩余方差（squared Residuals Minimization）来判断回归时的最优划分，这个准则期望划分之后的子树与样本点的误差方差最小。这样决策树将数据集切分成很多子模型数据，然后利用线性回归技术来建模。如果每次切分后的数据子集仍难以拟合，就继续切分。在这种切分方式下
回归决策树算法是应用sklearn.tree中的DecisionTreeRegressor类来实现的示例：import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # 用的是决策树回归算法
import matplotlib.pyplot as plt
N = 100
x=np.random.rand(N) * 6 -
转载
2024-03-02 09:54:27
97阅读
决策回归树代码实现import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn import tree
from sklearn import model_selection
import matplotlib.pyplot as plt
#封装出具有良好接口的模型
cla
转载
2024-04-01 06:40:55
47阅读
文章目录什么是决策树构建决策树 决策树——既能分类又能回归的模型 机器学习——决策树。sklearn训练决策树决策树——回归任务什么是决策树决策树是一种非常基础又常见的机器学习模型。 一棵决策树（Decision Tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树），每个非叶节点对应一个特征，该节点的每个分支代表这个特征的一个取值，而每个叶节点存放一个类别或一个回归函数。 使用决策树进行决策的过程
转载
2024-04-19 15:43:03
33阅读
目录3、CART算法（classification and regression tree tree）3.1 CART生成算法（回归树生成和分类树生成）3.2 CART剪枝决策树基本知识参考，请点击：3、CART算法（classification and regression tree tree）CART，即分类与回归树，是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法。CART
# Python回归树代码大全
在机器学习领域，回归树是一种常用的预测模型。它通过将数据集分割成多个小的区域，并在每个区域内拟合一个回归模型来进行预测。本文将介绍如何使用Python实现回归树，并提供代码示例。
## 1. 回归树概述
回归树是一种决策树模型，其基本原理是通过不断划分数据集来构建一棵树。每个内部节点都代表一个特征的某个取值，每个叶节点都代表一个预测值。回归树的构建过程可以通过
原创
2023-10-20 10:30:57
50阅读
我们知道，在机器学习中有两类十分重要的问题，一类是分类问题，一类是回归问题。我们今天所要探讨的就是在分类和回归问题中所用到的一种非常基本的方法，叫决策树。决策树也是重要的标签学习方法。这篇文章里面的部分内容来自于 AI 慕课学院的《机器学习理论与实战高级特训班》课程笔记。从名字来看，决策的的意思就是在众多类别中我们需要决策出我们分类的东西是属于哪一个类别，决策离散型的值的叫决策树，决策连续型值的叫
转载
2024-04-05 11:41:05
58阅读
1 CART算法CART全称叫Classification and Regression Tree，即分类与回归树。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分类回归树可以做分类或者回归。如果待预测结果是离散型数据，则CART生成分类决策树；如果待预测结果是连续型数据，则CA
转载
2023-08-07 15:36:36
203阅读
前几天我们介绍了线性回归模型的原理，今天我们主要来看如何用Python代码将线性回归写出来。首先，打开我们的jupyter notebook，把常用的一些包都加载上吧： import numpy as np
import pandas as pd 然后，加载我们的线性回归模型： from sklearn.linear_model import LinearRegression
转载
2024-02-17 10:56:19
40阅读
为什么要使用Boosting？单一模型的预测往往会有缺陷，为了解决复杂的问题，我们需要集成学习通过组合多个模型来提高机器学习的预测性能。视频：Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例假设给定包含猫和其他动物图像的数据集，您被要求构建一个模型，可以将这些图像分为两个单独的类。像其他人一样，您将首先使用一些规则来识别图像，如下所示：图像有尖耳朵：图像判断为猫图像有一
转载
2024-07-27 11:18:54
262阅读
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
转载
2024-03-28 16:55:31
88阅读
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
转载
2024-03-26 11:08:30
65阅读
决策树 – 回归 解决问题实现基于特征范围的树状遍历的回归。解决方案通过寻找样本中最佳的特征以及特征值作为最佳分割点，构建一棵二叉树。选择最佳特征以及特征值的原理就是通过满足函数最小。其实选择的过程本质是对于训练样本的区间的分割，基于区间计算均值，最终区域的样本均值即为预测值。在预测的时候，将会根据提供的样本的特征，来遍历二叉树（确定区域的过程），其中叶子节点的值就是预测值。构建回归决策树，过程，
转载
2024-05-16 08:17:21
19阅读
一。二、XGBoostXGBoost是boosting算法的其中一种。Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器。因为XGBoost是一种提升树模型，所以它是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型。讲解其原理前，先讲解一下CART回归树。一、CART回归树CART回归树是假设树为二叉树，通过不断将特征进行分裂。比
转载
2024-10-08 08:51:37
112阅读
决策树回归 Decision Tree Regression 带有决策树的 1D 回归。 决策树用于拟合正数曲线和加噪声观测。因此，它学习接近主数曲线的局部线性回归。 我们可以看到，如果树的最大深度（由最大深度参数控制）设置得过高，则决策树会学习训练数据的细节，并从噪声中学习，即它们过度拟合。
转载
2023-03-17 21:13:55
66阅读
