回归树

Gradient Boosting Decision Tree

GBDT也是迭代，也使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，同时迭代思路和Adaboo
shmilyzsc·2020-03-23 03:37

【转】机器学习算法---随机森林实现（包括回归和分类）

实现这一点，取决于随机森林的每颗cart树是分类树还是回归树。如果cart树是分类数，那么采用的计算原则就是gini指数。随机森林基于每棵树的分类结果，采用多数表决的手段进行分类。
徽hero兔·2020-03-22 18:55

基于sklearn的几种回归模型

回归器和分类器的区别仅在于label为连续值K临近回归器K临近回归器任然是取特征向量最接近的k个训练样本，计算这几个样本的平均值获得结果（分类器是投票）回归树回归树相对于分类树的最大区别在于叶子节点的值时
月见樽·2020-03-19 04:30

机器学习笔记(三)——一文帮你搞懂决策树必备的信息增益

一、何为决策树决策树是监督学习算法之一，并且是一种基本的分类与回归方法；决策树也分为回归树和分类树，本文讨论的是分类树。
wx5e623980d6448·2020-03-17 11:13

机器学习_总结篇_十大经典算法与算法选择

关联Apriori《机器学习_规则与关联规则模型Apriori、FP-Growth》3.最大期望EM《机器学习_隐马尔可夫模型HMM》4.决策树DTree《机器学习_决策树与信息熵》5.CART:分类与回归树
xieyan0811·2020-03-15 05:06

Matlab利用分位数误差和贝叶斯优化调整随机森林

简介本示例说明如何使用分位数误差实现贝叶斯优化以调整回归树的随机森林的超参数。如果计划使用模型来预测条件分位数而不是条件均值，则使用分位数误差而不是均方误差来调整模型是合适的。
吕小猪不坏·2020-03-14 21:24

R与回归树模型

基本的回归树简而言之，这个就是一个树模型它的要求是：1.分类指标不同2.每个节点预测的模型是线性模型3.同样的样本，会采用树上的不同模型进行预测也就是说，树模型就是一个模型的集合，在每一个分支设立一个条件
小潤澤·2020-03-12 10:41

时序像个暴君

枯黄这是渐变的过程叶子开始掉落了先是一枚，试探风的走向风紧一阵，又承受不住鞭策，纷纷溃逃陷落大地到了深秋，谁也不能让落叶重染绿意并坐回枝头的第一把交椅时序亮出刀锋和法印，像个暴君安排秋，掌管这个季节就这样吧，不必理会季节的更替在风中，落叶回归树根
宁木紫菀·2020-03-09 02:26

CART决策树

分类与回归树（ClassificationandRegressionTrees,CART）不同于ID3,C4.5,CART本质是对特征空间进行二元划分（即CART生成的决策树是一棵二叉树,C4.5是多个分支
点点渔火·2020-03-07 17:40

【机器学习（11）】决策树模型：CART分类及回归树可视化

1.决策树模型1）概念：基于树形结构来拟合自变量与因变量之间的关系2）划分算法：选择最佳划分特征及特征中最佳划分点位置的算法（三大类别）ID3:信息增益判断；C4.5:信息增益率判断；CART:GINI系数判断3）CART基尼系数法算法流程：①迭代计算每个特征的每个二分切点gini系数②选取gini最小的特征及对应切分点为最佳分裂点③进行一次样本划分④对划分后的两部分样本重复上述迭代过程，逐步向下
Be_melting·2020-03-05 19:12

决策树(ID3 C4.5 CART)原理+推导+代码

文章目录简介初识决策树特征选择信息增益信息增益比ID3C4.5决策树剪枝CART分类与回归树简述：回归树的生成分类树的生成CART剪枝优缺点决策树ID3、C4.5算法CART分类与回归树适用场景代码简介决策树模型
Braylon1002·2020-03-04 22:33

决策树

1.回归树：用结点上的所有样本的均值作为预测值，用均方差作为判断标准。2.分类树：用结点上的所有样本的多数属性作为分类结果。用信息增益、增益率作为分割点的判断标准。3.GBDT是回归树。
吹洞箫饮酒杏花下·2020-03-03 04:01

与人脸有关的模型总结

)是ASM的改进算法CLMconstrainedlocalmodelCR级联回归LBF(localbinaryfeature)局部二元模式ERT(ensembleofregressiontree）集成回归树梯度提升的学习方法
a微风掠过·2020-02-24 09:22

机器学习实战——回归树

回归与模型树—DONE树剪枝算法—DONEPython中GUI的使用【CART算法】混乱度均值：meanX误差=|x-meanX|总方差：平方误差的总值=均方差*样本数=var(set)*sample_num【回归树
小二金刚·2020-02-19 08:09

鼎然独创精彩美文:道与德对话（2018.4.3）

德说:快乐就像轻飘的落叶，能够稳稳回归树下化为泥土滋养大树不弃不离。道微微一笑说:嗯，若没有你的回归也不能完美展示出我的高广和纯朴之杆。
悦香·2020-02-17 00:19

Decision Tree 决策树

《统计机器学习》主要介绍了用于分类的决策树，《机器学习实战》主要介绍了回归树，两者结合能帮助很好地理解决策树。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。
DerekGrant·2020-02-16 04:02

机器学习新手必学十大算法指南

摘要：本文为机器学习新手介绍了十种必备算法：线性回归、逻辑回归、线性判别分析、分类和回归树、朴素贝叶斯、K-近邻算法、学习向量量化、支持向量机、Bagging和随机森林、Boosting和AdaBoost
阿里云云栖号·2020-02-14 00:36

集成学习之随机森林

2、随机森林算法流程¶随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。
极简Maggie·2020-02-10 12:00

Python机器学习及实践 课后小题

回归：线性回归，支持向量机（SVM），k近邻，回归树，集成模型（随机森林（多
BITChase·2020-02-09 15:00

机器学习之分类回归树(python实现CART)

下面简单介绍一下其他算法：屏幕快照2018-03-0314.05.44.pngCART分类回归树CART是ClassificationAndRegers
swensun·2020-02-09 09:13

决策树算法之随机森林

在CART分类回归树的基础之上，我们可以很容易的掌握随机森林算法，它们之间的区别在于，CART决策树较容易过拟合，而随机森林可以在一定程度上解决该问题。
程序员在深圳·2020-02-08 01:20

决策树算法之分类回归树 CART（Classification and Regression Trees）【2】

上一篇文章主要介绍了分类树，下面我们再一起来看一下回归树，我们知道，分类决策树的叶子节点即为分类的结果；同理，回归树的叶子节点便是连续的预测值。那么，同样是回归算法，线性回归和决策树回归有什么区别呢？
程序员在深圳·2020-02-07 19:52

机器学习算法：GBDT

GradientBoost的公式AdaBoost和GradientBoost.png3.GBDT算法概述GBDT概述.png4.GBDT的理论思想（1）是一种决策树的提升算法，通过全部样本迭代生成多棵回归树
哎吆喂轩·2020-02-02 09:51

机器学习-通俗易懂推导XGBoost公式

1、前言    xgboost是在gbdt基础上进行了升级，所以xgboost也是通过每次拟合上次的残差（上次实际值与目标值之差），从而每次生成一棵树（CART回归树），最终将所有的树加起来得到最终目标
田浩thao·2020-01-20 13:38

机器学习算法之——梯度提升（Gradient Boosting）

增强集成学习（Boosting）1.基础理解2.AdaBoosting集成学习算法2.1思想2.2特点：2.3Python实现三、集成学习1.概述2.DT（RegressionDecisionTree回归树
Charmve·2020-01-12 00:11

浅析XGBOOST

前言xgboost是一种集成学习算法，通过回归树，每一次对残差（实际值与预测值之差）进行拟合，最后把预测值相加得到最终的预测值。
南风寄羽·2020-01-10 12:04

随机森林的算法思想

本章涉及到的知识点清单：1、集成学习2、bagging模式3、随机森林的思想4、CART算法5、分类树6、回归树7、数据样本和feature的随机采样8、决策树节点的完全二分裂9、随机森林的构造步骤10
PrivateEye_zzy·2020-01-08 20:47

理解CART决策树

回归树相比ID3，CART遍历所有的特征和特征值，然后使用二元切分法划分数据子集，也就是每个节点都只会分裂2个分支。
程序员一一涤生·2020-01-07 17:00

大数据和「数据挖掘」是何关系？

涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。
IT妹子2018·2020-01-07 15:08

机器学习—决策数（Decision Tree）ID3算法

分类和回归树（ClassificationandRegressionTrees）树的叶节点包含一个输出变量(y)，用于进行预测。过程是遍历树的分叉直到到达叶节点并在该叶节点上输出类值。
Bobby0322·2020-01-04 08:42

机器学习（4）之决策树

2信息熵2.1信息量2.2信息熵的意义2.3条件熵3决策树的概念3.1决策树的构建3.4决策树量化纯度3.5决策树的停止条件3.6决策树算法效果的评估4ID3算法5C4.5算法6CART算法7分类树和回归树
天涯未抵·2020-01-02 12:00

爱的叶子38

我们离开树我们逃离风我们不是叶子正如我们是流浪的人子呀空中翻飞在一朵云下我们相聚我们踏响阳光我们合谋折断树枝同一条路上我们正在坠落大片大片坠落在另一堆叶子上我们坠落春天折断的树枝的怀里我们腐烂为一堆淤土然后复活我们回归风我们回归树回归最初也是最后的爱我们逃离树我们逃离风我们不是歌手正如我们是流浪的人子呀在爱的潮水里我们彼此燃烧我们亲近渗透骨灰
雪山孟龙·2019-12-28 12:00

机器学习入门之 — 集成学习

前置技能决策树and回归树https://www.jianshu.com/p/479e92cf4c2chttps://www.jianshu.com/p/b90a9ce05b28关于集成学习集成学习就是将多个弱的学习器结合起来组成一个强的学习器
zhaozhengcoder·2019-12-28 00:13

机器学习算法概述第五章——CART算法

可以做回归也可以做分类，分类用最小二乘法，即误差平方和最小切割方法：对于可量化的x来说：切割点通常为两个x的平均值左右两部分分别取均值，再评判以哪个分割点的误差平方和最小，即第一层根节点为此点以此为规则，往下迭代，构建出回归树对于不可量化的
前朝明月照沟渠·2019-12-27 10:00

决策树原理

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。
feel_different·2019-12-26 16:00

随机森林与GBDT的区别

相同点：（1）都是由多棵树组成的，都是集成学习算法（2）最终的结果都是由多颗树一起决定不同点：(1)组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树，但是GBDT只能由回归树组成。
arrnos·2019-12-24 17:54

海藻！海藻！—R实战案例一（中）

—R实战案例一（上）本案例的目的是预测140个水样中7种海藻的出现频率，这部分是用多元线性回归模型和回归树模型分别进行预测。
只是不在意·2019-12-23 05:35

决策树的剪枝与分类回归树

1.决策树的过拟合问题决策树生成算法递归地产生决策树，直到不能继续下去为止。通过这样的方式产生的决策树容易产生过拟合问题。过拟合的原因在于学习时过多地考虑如何提高对训练数据的正确分类，从而构建出过于复杂的决策树。2.什么是决策树的剪枝？在决策树学习过程中将已生成的树进行简化的过程称为剪枝（Pruning）。具体地，剪枝从已经生成的树上裁掉一些子树或叶节点，并将其根节点或父节点作为新的叶节点，从而简
TSW1995·2019-12-21 18:45

Python+GBDT算法实战——预测实现100%准确率

全文阅读3分钟--在本文中，你将学习到以下内容：GBDT算法实现模型保存模型加载及预测前言GBDT属于Boosting算法，它是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，进而拟合一棵CART回归树
MrLonelyZC88·2019-12-16 08:23

机器学习之决策树算法

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。下图是一个相亲时候的决策图，女方根据男方的条件来决定是否见面（仅为解释）。
Jlan·2019-12-14 07:14

监督学习(八)——决策树集成：梯度提升回归树

梯度提升回归树是另一种决策树集成方法，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字中含有“回归”，但这个模型既可以用于回归也可以用于分类。
小书同学·2019-12-07 19:04

一文读懂机器学习大杀器XGBoost原理

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。比如当前树结点是基于第个特征值进行分裂
人工智能遇见磐创·2019-12-07 13:43

树模型

1.提升树以决策树为基函数的提升方法称为提升树，决策树可以分为分类树和回归树，提升树模型可以表示为决策树的加法模型，其数学表达式为：其中表示决策树，表示决策树的参数，为决策树的个数。
LuckPsyduck·2019-12-04 16:00

流年为谁彳亍

雾中，带着一缕秀发般孤寂的残魂心中，载着一个长长的念想到这里，只因见过你我走过清苍草地却见候鸟回归树影摇曳我来自远方：已经走了很久很久了
龙梓骜·2019-11-29 16:15

【R语言学习笔记】 Day2 线性回归与CART回归树的应用及对比

1.目的：根据房子信息，判断博士顿地区的房价。2.数据来源：论文《Hedonichousingpricesandthedemandforcleanair》，数据中共含506个观测值，及16个变量。其中，每个观测值代表一个人口普查区。boston=0.55],boston$LAT[boston$NOX>=0.55],col='gray',pch=19)#灰色代表NOX大于平均值的地区summary(
shanshant·2019-11-19 12:00

诗歌四首：陈炎平《为了留下来陪我的小灯》等

最终的寂静文/陈炎平最终的寂静，是回归树林与金黄的鸟鸣一起，挂在树梢，风中轻摇一只梅花鹿，经过，石头不再冰冷每颗心里，都有花的种子最终的寂静，是擦干净目光，看见开在尘世的花朵，还有月色最终的寂静，是黄昏之尽
陈炎平_微笑·2019-11-02 05:46

机器学习实战-树回归

本章介绍一个新的叫做CART（分类回归树）的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归，因此非常值得学习。
mov觉得高数好难·2019-11-01 21:04

kaggle：gbdt 和 random forest 和xgboost

1.理论模型（站在vc-dimension的角度）2.实际数据3.系统的实现（主要基于xgboost：基于C++通过多线程实现了回归树的并行构建）----------------------------
andyham·2019-10-31 19:19

梯度提升算法GBDT

GBDT（GradientBoostingDecisionTree）算法是集成算法中的一种，它的最基本分类器为CART二分类回归树，集成方式为梯度提升。
taon·2019-10-25 10:56

机器学习从零开始系列连载（四）——纯Python手写决策树模型

文章目录决策树ID3算法理论ID3算法实现熵的计算函数：定义数据划分方法：选择最佳特征：构造ID3决策树sklearn实现ID3决策树CART算法理论回归树分类树剪枝CART分类树的构建过程决策树决策树是个超简单结构
Python学习笔记·2019-09-29 10:05
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