1.基尼指数：Gini(p)=∑k=1Kp...
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2019-07-21 18:31:00
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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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学习目标了解为什么要进行cart剪枝知道常用的cart剪枝方法1 为什么要剪枝 图形描述横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度。随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的， 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。出现这种情况的原因：原因1：噪声、样本冲突，即错误的样本
原创
2023-01-15 06:55:38
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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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本文深入探讨了CART（分类与回归树）算法的核心原理、实现方法以及应用场景。文章首先介绍了决策树的基础知识，然后详细解析了CART算法的工作机制，包括特征选择和树的构建。接着，通过Python和PyTorch的实例代码展示了CART算法在实际问题中的应用。最后，文章评价了该算法的优缺点，并讨论了其在不同领域如医疗、金融和市场分析中的应用潜力。
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原创
2023-11-23 09:43:24
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简介CART与C4.5类似，是决策树算法的一种。此外，常见的决策树算法还有ID3，这三者的不同之处在于特征的划分：ID3：特征划分基于信息增益C4.5：特征划分基于信息增益比CART：特征划分基于基尼指数基本思想CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限
原创
2018-12-28 21:25:37
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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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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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CART（Classification and Regression Trees，分类与回归树）是一种经典的决策树算法，既能用于分类问题，也能用于回归问题。它通过递归地将数据集划分为更小的子集，构建二叉树结构来进行预测。CART 算法核心思想构建二叉树：每次分裂都将当前节点分为两个子节点分裂准则：分类问题：使用 Gini 不纯度（Gini impurity）回归问题：使用均方误差（MSE）剪枝处理
基尼指数GinipGini(p)Ginip表示从数据集中随机抽取两个样本，它们类别标记不一致的概率。GiniD∑k1Kpk1−pk1−∑k1Kpk2GiniDk1∑Kpk1−pk1−k1∑Kpk2其中，pkp_kpk表示类别 ( k ) 在数据集 ( D ) 中的比例。基尼指数的取值范围在01[0, 1]01。
原创
2024-07-10 16:34:44
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文章目录1. 离散值特征的分类问题2. 连续值特征的分类问题1. 离散值特征的分类问题from collections import Counter,defaultdictimport numpy as npclass Node: def __init__(self,feat=-1,val=None,res=None,left=None,right=None): ...
原创
2021-08-04 10:17:32
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一、树算法介绍当前数据挖掘领域中存在10个火热的算法、它们涉及到数据的聚类、分类、关联规则、排序等方面。今天就跟大家说说基于树的分类算法--决策树，决策树有非常良好的优点...
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2022-08-09 17:16:26
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目录1 为什么要剪枝2 常用的减枝方法2.1 预剪枝2.2 后剪枝3 小结1 为什么要剪枝在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复
原创
2022-10-08 09:08:45
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感想这个算法既可以做分类也可以做回归树，但是这篇文章没有给做回归的例子，回归的算法只是阐述了
原创
2022-08-12 07:42:02
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其中，log是以2为底的对数，这个选择使得信息熵的单位是比特（bit）。如果使用其他底数的对数，信息熵的单位会相应改变，但其量值的相
原创
2024-07-01 15:51:42
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目录决策树CART算法一、决策树CART算法学习目标二、决策树CART算法详解2.1 基尼指数和熵2.2 CART算法对连续值特征的处理2.3 CART算法对离散值特征的处理2.4 CART算法剪枝2.4.1 生成剪枝后的决策树2.4.2 选择最优子树2.5 CART算法剪枝流程2.5.1 输入2.5.2
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2019-12-05 19:40:00
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在上一期的《浅谈C5.0与CART算法的比较--理论理解》我们详细讲解了有关C5.0决策树和CART决策
原创
2022-08-09 16:39:47
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