回归树第14页

python数据分析之分类模型与回归模型-第七次笔记

—随机森林算法–*1.5集成方法—Adaboost算法–*1.6决策树2.回归模型–*2.1线性回归–*2.2岭回归–*2.3Lasso回归–*2.4逻辑回归–*2.5人工神经网络–*2.6GBDT,回归树和提升树提取数据

py粉·2020-06-29 06:50

python机器学习---监督学习---决策树和随机森林（用于分类和回归）

1、决策树1.1决策树的基本原理决策树有分类树---对离散变量做的决策树，也有回归树---对连续变量做的决策树。决

anne_wang_swufe·2020-06-29 03:29

树（ID3，C4.5，CART，信息增益，信息增益比，基尼指数）

对连续属性扫描排序，设定阈值，二分样本）、信息增益比（引入分裂信息(Splitinformation)的项来惩罚取值较多的Feature）、可剪枝（合并叶节点）、可处理缺失值（可参考缺失值处理）CART：分类回归树

北落师门XY·2020-06-29 02:12

决策树算法（CART分类树和回归树）

决策树--CART树模型上一章节介绍了决策树的ID3、C4.5算法相应的原理及算法优缺点已经介绍，本章主要讲解CART树的原理及相较于ID3、C4.5算法的改进。1、CART树：可以解决分类和回归问题2、分裂节点的选择：CART树选取特征是根据基尼系数，基尼系数越小，模型的不纯度越小。ID3、C4.5都是基于熵的运存，会涉及大量的对数运算，为了解决这个问题，CART树用基尼系数作为分裂特征选取标准

daotianzh·2020-06-28 23:15

Xgboost算法

这里所讲的决策树是分类与回归树CRAT（classific

Denver_Liao·2020-06-28 22:52

2-常见机器学习模型总结

监督学习主要包括用于分类和用于回归的模型：1）分类：线性分类器（如LR)、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）、K近邻（KNN）、决策树（DT）、集成模型（RF/GDBT等）2）回归：线性回归、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、回归树

weixin_30748995·2020-06-28 00:51

[机器学习]梯度提升决策树--GBDT

GBDT中的树是回归树（不是分类树），GBDT用来做回归预测，调整后也可以用于分类。集成学习==>提升方法族==>

weixin_30500289·2020-06-27 20:12

Python机器学习笔记：XgBoost算法

而所用到的树模型则是CART回归树模型。Xgboost是在GBDT的基础上进行改进，使之更强大，适用于更大范围。Xgboost一般和sklearn一起使用，但是由于

weixin_30296405·2020-06-27 15:40

决策树

六、分类树VS回归树提到决策树算法，很多想到的就是上面提到的ID3、C4.5、CART分类决策树。

p是马甲·2020-06-27 15:29

梯度提升树(GBDT)原理与Python实现

所有实现都有很详细的注释，如果能够帮助到你的话就可以点个赞吧～正文回归树 在讲梯度提升树之前，先简

watermelon-Lee·2020-06-27 12:55

CART分类与回归树的原理与实现

算法概述CART(ClassificationAndRegressionTree)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，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。分类树如果目标变量是离散变量，则是classficationTree。分类树是使用树结构算法将数

zbxzc·2020-06-27 09:44

通俗易懂的Xgboost原理推导

xgboost是回归树的集成，关于回归树可以参考之前写的最小二乘回归树：https://blog.csdn.net/u013648367/article/details/73194537通常情况下,机器学习的目标任务是最小化损失函数

海淼林·2020-06-27 07:27

集成学习之GBDT、XGBOOST、RF

GBDT&&XGBOOST都属于GBM(GradientBoostingMachine)方法，传统GBDT以CART(分类回归树)作为基分类器，利用损失函数的负梯度方向在当前模型的值作为残差的近似值，可以说在

AcceptedLin·2020-06-27 06:05

分类与回归树（classification and regression tree，CART）之回归

分类与回归树（classificationandregressiontree，CART）之回归写在前面：因为正在看提升树，所以又去看了李航老师《统计学习方法》的CART算法的回归部分，看完莫名想起了本科导师的名言

天泽28·2020-06-27 03:06

Xgboost优点

要注意的是这里的决策树是回归树，GBDT中的决策树是个弱模型，深度较小一般不会超过5，叶子节点的数量也不会超过10。

江流静一·2020-06-27 02:33

数据挖掘十大经典算法--CART: 分类与回归树

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)。

流水无Qing·2020-06-27 00:46

CART分类回归树分析与python实现

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

OraYang·2020-06-26 23:57

决策树学习 -- ID3算法和C4.5算法（C++实现）

什么是决策树首先，决策树（也叫做分类树或回归树）是一个十分常用的分类方法，在机器学习中它属于监督学习的范畴。由于决策树是基于树结构来决策的，所以学习过数据结构的人，相对来说会比较好理解。一般的，

Xefvan·2020-06-26 20:49

《统计学习方法》决策树 CART生成算法回归树 Python实现

代码可在Github上下载:代码下载先说明一下在看《统计学习方法》Cart回归树的时候懵懵的，也没又例子。然后发现《机器学习实战》P162有讲到这个，仔细看了一下。

火烫火烫的·2020-06-26 20:27

CART回归树算法过程

CART决策树算法是一种分类及回归树算法，既可以用于分类，也可以用于回归。

IT独白者·2020-06-26 15:03

机器学习经典算法详解及Python实现--CART分类决策树、回归树和模型树

摘要：ClassificationAndRegressionTree(CART)是一种很重要的机器学习算法，既可以用于创建分类树（ClassificationTree），也可以用于创建回归树（RegressionTree

suipingsp·2020-06-26 15:43

机器学习经典算法详解及Python实现--决策树（Decision Tree）

决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法，它的概念非常简单。

suipingsp·2020-06-26 15:42

图解GBDT的构造和预测过程

GBDT的构造GBDT采用的弱分类器限定了CART，因此构造出来的都是二叉树，因为单棵CART树的能力有限，GBDT通过构造多棵回归树去预测，每棵

海晨威·2020-06-26 13:09

机器学习（一）之 2万多字的监督学习模型总结V1.0：K近邻、线性回归、岭回归、朴素贝叶斯模型、决策树、随机森林、梯度提升回归树、SVM、神经网络

文章目录0本文介绍1K近邻1.1何为K近邻1.2构建K近邻—分类1.3分析KNeighborsClassifier1.4构建K近邻—回归1.5优点、缺点和参数2线性模型2.1线性回归2.2岭回归Ridge2.3Lasso回归2.4用于分类的线性模型—logistic/SVC2.5用于多分类的线性模型2.6优点、缺点、参数3朴素贝叶斯分类器3.1特点3.2实现3.3特征计算方式3.4优点、缺点和参数

snail cooper·2020-06-26 13:54

机器学习（三）树模型

参考链接连续值处理缺失值的处理剪枝集成学习Boosting：Bagging：Stacking：4、RF（1）随机性（2）特征选择：（3）特征重要性（4）算法步骤（5）优缺点5、GBDTGBDT—分类树GBDT—回归树

sisteryaya·2020-06-26 12:51

Python机器学习笔记：XgBoost算法

而所用到的树模型则是CART回归树模型。Xgboost是在GBDT的基础上进行改进，使之更强大，适用于更大范围。Xgboost一般和sklearn一起使用，但是由于

sinat_16388393·2020-06-26 10:26

tensorflow提升树实践

提升树采用前向分步算法，根据每轮迭代的残差值，学习得到一个回归树，用加法模型得到提升树的结果。回归问题采用平方误差损失函数，分类问题用指数损失函数。

Rover Ramble·2020-06-26 06:49

XGBoost 2 - 机器学习基础

2-机器学习基础监督学习分类回归树随机森林2.1-监督学习模型参数目标函数损失函数正则项优化2.1.1-模型若y为离散值，则为分类问题；若y为连续值，则为回归问题。对于给定的x如何预测标签y^y^?

_席达_·2020-06-26 05:47

大白话解释GBDT

GBDT是一种boosting算法，该算法由多棵CART回归树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。学GBDT到底学什么？第一、GBDT的损失函数是什么？

qusongzhixiasha·2020-06-26 04:56

决策树

决策树表示给定特征条件下，类的条件概率分布，决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。

Day~w~m·2020-06-26 02:39

文本分类的14种算法（5）

GBDT是Boosting框架+CART回归树模型+任意损失函数。AdaBoosting利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，而GBDT采用梯度下降法。

另请高明·2020-06-26 01:04

决策树之分类树与回归树

决策树（Disiciontree）Adecisiontreeisaflowchart-likestructureinwhicheachinternalnoderepresentsa"test"onanattribute(e.g.whetheracoinflipcomesupheadsortails),eachbranchrepresentstheoutcomeofthetest,andeachle

a rock·2020-06-25 23:35

统计学习方法(4) GBDT算法解释与Python实现

回归树统计学习的部分也差不多该结束了，我希望以当前最效果最好的一种统计学习模型，Xgboost的原型GBDT来结尾。GBDT的基础是CART决策树。

Hαlcyon·2020-06-25 21:28

机器学习算法:决策树

决策树适用问题：多类分类，回归模型类型：判别模型模型特点：分类树、回归树学习策略：正则化的极大似然估计学习的损失函数：对数似然损失学习算法：特征选择树的生成树的剪枝总结：1.分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构

listarya·2020-06-25 20:25

R语言使用决策树预测NBA球员投篮结果

1、3种最常见的决策树：CART分类回归树(classificationandregressiontree)（一棵二叉树）。

蜘蛛侠不会飞·2020-06-25 18:52

决策树：ID3、C4.5、CART决策树生成算法

文章目录示例训练数据ID3生成算法C4.5生成算法CART生成算法1.CART回归树的生成2.CART分类树的生成示例训练数据以如下数据集为例分别介绍决策树ID3、C4.5、CART的生成算法：ID3生成算法例题

条件反射104·2020-06-25 17:24

XGBoost学习笔记（1）

1.XGBoost简介1.1GBM-根据梯度下降组合弱学习器常用弱学习器：决策树：每个叶子结点对应一个决策分类回归树：每个叶子结点有个预测分数，比决策树更加灵活目标函数通常包含两部分：（1）损失函数：与任务有关回归

小黑进阶·2020-06-25 17:22

GBDT算法

GBDT算法GradientBoostingDecisionTree以梯度为优化目标，以提升为手段（前面讲到的集成算法中的串联），基础模型为决策树（这里用的是回归树）的算法GBDT简单来说，就是用多个树串联

PanDawson·2020-06-25 17:24

统计学习方法-决策树-读书笔记

前言2、模型3、策略4、算法4.1特征选择4.11信息增益4.12信息增益比4.2决策树生成4.21ID3算法4.22C4.5算法4.3决策树的剪枝4.31剪枝算法4.4CART算法4.41介绍4.42回归树生成

qq_38829768·2020-06-25 15:01

机器学习之集成学习1

1.3XGboost1.4、Adaboost、GB、GBDT与XGBoost几种算法的比较2、bagging算法3、随机森林(RandomForest,RF)4问题4.1GBDT和随机森林比较4.2分类树和回归树的区别

蜗牛遥遥·2020-06-25 13:34

决策树----ID3

还是继续机器学习实战的学习，相比较k-近邻算法而言，决策树能解决一些非数值的特征值分类问题，当然也能解决数值的特征值分类，这里我们所用的算法是ID3，ID3算法无法直接处理数值型数据，后面将学习CART（分类回归树

一个追逐自我的程序员·2020-06-25 08:57

使用回归树进行波士顿房价的预测并且可视化树的结构

本文主要实现使用回归决策树对波士顿房价的预测#使用boston房价预测练习回归树的建模importpandasaspdfromsklearnimportpreprocessingfromsklearnimporttreefromsklearn.datasetsimportload_bostonboston_house

烤红薯配鱿鱼丝·2020-06-25 07:05

机器学习面试题汇总(决策树相关)

8.C4.5与CART的区别9.简述一下分类树和回归树10.CART如何生成回归树？11.CART树对离散特征取值数目>=3的特征如何处理？12.决

Potato_45·2020-06-25 06:56

Python3机器学习实践：决策树CART

CART的目的是生成一个类似下面这样的树：分类树或者回归树。叶子节点若为Y或者N，是分类树；若是数字，则为回归树。下面分别讲述回归树

AnFany·2020-06-25 06:05

CART回归树及其实例

AI时代，机器学习算法成为了研究、应用的热点。当前，最火的两类算法莫过于神经网络算法（CNN、RNN、LSTM等）与树形算法（随机森林、GBDT、XGBoost等），树形算法的基础就是决策树。决策树因其易理解、易构建、速度快的特性，被广泛应用于统计学、数据挖掘、机器学习领域。因此，对决策树的学习，是机器学习之路必不可少的一步。转载的这篇博客写得很好，看这篇博客即可。原文链接：RegressionT

love music.·2020-06-25 04:17

算法：分类-有监督-决策树（ID3）

观察数据，明确自变量和因变量明确信息度量方式信息熵信息增益明确分支终止条件构建决策树第一级特征选择产生分支第二级特征选择满足终止条件，退出分支继续计算其他分支生成结果其他决策树算法ID3系列算法CART分类回归树对比决策树构建流程

黑白吾尝·2020-06-25 00:52

2、决策树ID3、C4.5、CART

决策树1、决策树概念决策树（decisiontree）也称为分类树（分类）或者回归树（数值预测）。是一种有监督的机器学习算法，是一个分类算法。

qq_16365849·2020-06-24 23:27

【机器学习】决策树详解之分类与回归树（CART）

1.CART算法分类与回归树（Classificationand

齐在·2020-06-24 20:34

分类树和回归树的区别

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，则以多数人的性别作为该叶子节点的性别。总结：分

bigface1234fdfg·2020-06-24 20:19

决策树模型

(3)CART算法：分类回归树，既

Korea-pc·2020-06-24 19:51

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