回归树第2页

统计学习方法决策树

文章目录统计学习方法决策树决策树模型与学习特征选择决策树的生成ID3算法C4.5的生成算法决策树的剪枝CART算法CART回归树的生成CART分类树的生成CART剪枝统计学习方法决策树阅读李航的《统计学习方法

Air浩瀚·2023-10-30 04:14

聚类分析7—多元回归树（MRT）：约束聚类（数量生态学：R语言的应用第四章

数量生态学：R语言的应用第四章聚类分析7—多元回归树（MRT）：约束聚类聚类分析的内容是不是很多，不要慌，马上就快结束了，这次讲的是多元回归树（MRT）：约束聚类。

fafu生信小蘑菇·2023-10-29 22:29

决策树(Decision Tree)

1.决策树的基本概念我们这里介绍一下一个比较简单的机器学习系统----决策树.它的概念最容易理解,因为人类的许多决策实际上就是一个决策树.通常使用的分类回归树（classandregresstree）是一个二叉树

白小斗·2023-10-23 20:22

决策树的原理、方法以及python实现——机器学习笔记

*****TheMachineLearningNotingSeries******决策树（DecisionTree）是机器学习的核心算法之一，在较小训练样本或有限计算资源下仍有较好表现，它包括分类树和回归树

搏努力概形·2023-10-22 19:05

Boost-GBDT

GBDT也是迭代，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Adaboost也不同GBDT在迭代过程中,假设我们前一轮得到的强学习器是,损失函数是,那么本轮得到的新的一

zhouycoriginal·2023-10-18 14:47

机器学习之CART树

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,ClassificationAndRegressionTree

半度、·2023-10-17 19:31

倒落｜上课瞎写也不知道是什么

从某一瞬间开始倒退的时间让落叶回归树干。一步，一步，楼梯的阶数一步一步减少。她听到了熟悉的声音。

云朵蓝·2023-10-17 01:09

机器学习基础 - 使用sklearn构建完整的机器学习项目流程

目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档机器学习基础--使用sklearn构建完整的机器学习项目流程前言一、收集数据并选择合适特征二、选择度量模型性能的指标三、选择模型拟合样本多项式回归广义可加模型回归树支持向量机前言机器学习一般都有以下几个步骤

无盐薯片·2023-10-15 11:08

CART 算法——决策树

目录1.CART的生成：（1）回归树的生成（2）分类树的生成①基尼指数②算法步骤2.CART剪枝：（1）损失函数（2）算法步骤：CART是英文“classificationandregressiontree

阿波拉·2023-10-11 00:22

【机器学习】决策树原理及scikit-learn使用

文章目录决策树详解ID3算法C4.5算法CART算法scikit-learn使用分类树剪枝参数重要属性和接口回归树重要参数，属性及接口交叉验证代码示例一维回归的图像绘制决策树详解决策树（DecisionTree

高朗·2023-10-08 09:13

逻辑回归与评分卡

一、概述1.名为“回归”的分类器有不少带“回归”二字的算法，回归树，随机森林的回归，无一例外都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。

Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

关于lightgbm处理category特征的理解

之前一直使用的集成回归树模型都是RF，Xgboost，GBDT这三个，其中RF是bagging思想，Xgboost和GBDT是boosting思想。

_从前从前_·2023-09-30 07:20

二十五.决策树之CART决策树的原理和sklearn实现

目录1.简介2.基尼系数3.CART分类树(1)数据集的基尼系数(2)数据集对于某个特征的基尼系数(3)连续值特征处理(4)离散值特征处理(5)缺失值的处理(6)CART分类树流程4.CART回归树(1

stackooooover·2023-09-22 08:09

十、(机器学习)-决策树和梯度提升树

决策树CART与梯度提升树GBDT1、CART分类回归树简介CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可以做分类和回归，如果待预测结果是离散数据，则CART生成分类决策树，如果待预测结果是连续型数据，则

_23__·2023-09-21 18:24

决策树算法

决策树原理概述树模型决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策）所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归树的组成根节点：第一个选择点非叶子节点与分支：中间过程叶子节点：最终的决策结果（

python机器学习学习笔记·2023-09-17 23:28

R语言预测海藻频率（多元线性回归、回归树、组合随机森林）

背景介绍背景：河流中海藻的集中爆发不仅会对河流的生态环境造成破坏，还会影响河流的水质。需求：基于以往的观测数据，对河流中海藻的爆发情况进行预测并采取必要防范措施以提高河流的水质量。方法：以海藻样本数据为数据集，通过数据挖掘的方式分析影响海藻爆发的主要因素，并通过构建预测模型，对海藻的爆发情况进行事先预测。结合刚刚学习R语言，进行分析数据集加载通过DMwR包来对海藻数据进行加载，并设定表头等数据。如

QQ未来星·2023-09-17 04:17

机器学习---cart代码

1.三个步骤特征的选择：标准：总方差最小；回归树的生成：停止划分的标准；剪枝。

三月七꧁ ꧂·2023-09-17 03:21

决策树

决策树既可以用来做分类【分类树】，又可以做回归【回归树】。

努力修炼的小小菜鸟·2023-09-12 06:42

cart算法python实现：从CART算法中学习如何构建有效的决策树

它使用一种叫做分类和回归树（CART）的决策树结构，通过将数据集分割成多个子集来建立模型。

api_ok·2023-09-10 16:50

预测分析·员工满意度预测（传统回归机器学习方法梭哈！）

（本文将以预测员工满意度为背景，使用MSE为衡量标准，尝试各种非集成或者集成的模型，包括：线性回归，KNN，SVM，回归树，随机森林，AdaBoost，GBRT，Xgboost）最近玩了一下这个新手赛，

qq_42839893·2023-09-09 00:27

机器学习算法----原理总结

1.2Sigmoid激活函数2、如何衡量损失3、优化策略三、决策树引言1.ID3算法1.1前向输出1.2损失衡量1.3优化策略2.C4.5算法3.C5.0算法4.CART算法1、基尼指数Gini指标四、回归树

温旧酒一壶~·2023-09-08 05:29

GBDT，XGBoost算法理解

目录树模型baggingBoosting信息增益ID3算法C4.5CART分类回归树GBDTXgboostpyspark实现GBDT树模型baggingBoosting大多数的Boosting方法都是通过改变训练数据集的概率分布

小小白2333·2023-09-06 20:08

XGBoost详解

Prerequisite: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。

Teci·2023-09-01 00:21

梯度提升算法

梯度提升回归树通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型，采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树没有随机化，而是用到强预剪枝。

dreampai·2023-08-29 21:18

决策树（CLS, ID3, CART, 随机森林, 参数详解），一篇就够了

决策树总结及笔记概况与基本概念概况CLS算法ID3算法熵，信息增益ID3决策树生成ID3决策树剪枝CART算法CART回归树CART分类树CART剪枝算法随机森林RF概念（引入Bootstrap/Bagging

Machine Liang·2023-08-29 06:55

图解最常用的10大机器学习算法

目录01线性回归02逻辑回归03线性判别分析04分类与回归树05朴素贝叶斯06K近邻07学习矢量量化08支持向量机09bagging和随机森林10Boosting和AdaBoost本文属于转载文章转载公共号链接

楠楠星球·2023-08-26 05:38

opencv进阶18-基于opencv 决策树导论

对ID3算法改进的另一个分支为“分类和回归树”（ClassificationAn

玩转AI·2023-08-24 07:52

KNN库简介

Richard_Zhou·2023-08-20 18:52

Python 中的回归树

在上一章关于分类决策树的章节中，我们介绍了决策树模型的基本概念，如何使用Python从头开始构建它们，以及使用预先打包的sklearnDecisionTreeClassifier方法。我们还介绍了决策树模型的优缺点以及重要的扩展和变体。分类决策树的一个缺点是它们需要一个分类缩放的目标特征，例如天气={晴天、雨天、阴天、雷雨}。这里出现了一个问题：例如，如果我们希望我们的树根据房间数量和位置等一些目

IT娜娜·2023-08-18 18:15

机器学习算法之-逻辑回归(1)

什么是回归回归树，随机森林的回归，无一例外他们都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。

世润·2023-08-18 16:32

机器学习知识点总结：什么是GBDT(梯度提升树)

其中之一是GBDT中的树都是回归树，树有分类有回归，区分它们的方法很简单。将苹果单纯分为好与坏的是分类树，如果能为苹果的好坏程度打个分，那它就是回归树。

Runjavago·2023-08-17 14:33

机器学习基础（五）

回归树分析，用于预计结果为实数。CART，结合分类树和回归树，其实CART是ClassificationAndRegressionTrees的缩写。信息熵

不务正业的猿·2023-08-14 16:37

sklearn机器学习库(一)sklearn中的决策树

tree.DecisionTreeClassifier分类树tree.DecisionTreeRegressor回归树tree.export_graphviz将生成的决策树导出为DOT格式，画图专用tree.export_text

undo_try·2023-08-13 18:30

决策树——CART

CART分类回归树主要是通过灵活的分类方式，而不是死板的维度，对样本集进行划分，使用基尼系数计算分类后的信息增益，然后找到最大的增益方向并进行分类。

腾昵猫·2023-08-13 16:25

[Python与数据分析]-16XGBoost

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

蒸饺与白茶·2023-08-13 12:04

机器学习实战2-决策树算法

max_depthmin_samples_leaf&&min_samples_splitmax_features&&min_impurity_decrease确认最优剪枝参数目标权重参数重要属性和接口回归树参数

wa的一声哭了·2023-08-12 11:40

GBDT+LR级联实现

1.背景一般选择gbdt回归树2.实现gbdt=GradientBoostingRegressor()gbdt.fit(X_train,y_train)model_fea=gbdt.apply(X_train

MusicDancing·2023-08-12 05:16

机器学习——决策树

决策学习的3个步骤3种决策树算法ID3算法（迭代二分法）C4.5算法CART算法（分类和回归树）什么是决策树？决策树是一种解决分类问题的算法。决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。

浪漫的诗人·2023-08-09 17:03

Python 中的提升算法

除了随机森林，*Boosting*是另一种增强经典决策和回归树模型预测能力的强大方法。Boosting算法本身严格来说既不能学习也不能预测任何东西，因为它是建立在其他（弱）算法之上的。

程序员孔乙己·2023-08-09 15:10

（统计学习方法|李航）第五章决策树——四五节：决策树的剪枝，CART算法

目录一，决策数的剪枝二，CART算法1.CART生成（1）回归树的生成（2）分类树的生成2.CART剪枝（1）剪枝，形成一个子树序列（2）在剪枝得到的子树序列T0,T1-----,Tn中通过交叉验证选取最优子树

Allenspringfestival·2023-08-07 11:17

决策树（ID3、C4.5与CART）——从信息增益、信息增益率到基尼系数

生成步骤四、C4.51、信息增益率2、连续特征3、缺失值4、正则化5、总结五、CART1、简介2、分类树2.1、基尼指数2.2、基尼指数与熵的关系2.3、连续特征2.4、离散特征2.5、生成步骤：3、回归树

戎梓漩·2023-08-06 05:34

基于pyspark的波士顿房价预测案例

目录一、问题描述：二、机器学习预测模型概述：三、数据获取四、数据预处理五、模型训练六、模型评估本实验包含线性回归模型、梯度上升回归、决策树、随机森林、梯度回归树五种模型的创建和比较以及加载！

Siobhan. 明鑫·2023-08-01 21:25

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

SeaSky_Steven·2023-07-29 11:26

梯度提升树的参数

1.1初始预测结果的设置1.2使用回归器完成分类任务①二分类情况②多分类情况1.3GBDT的8种损失函数①分类器中的lossa.二分类交叉熵损失b.多分类交叉熵损失c.二分类指数损失d.多分类指数损失②回归树中的

talle2021·2023-07-28 16:40

【机器学习】基础知识点的汇总与总结！更新中

）1.1.3、K近邻算法（KNN）1.1.4、决策树1.1.5、支持向量机（SVM）1.1.6、朴素贝叶斯1.2、集成学习1.2.1、Boosting1）RegressionDecisionTree：回归树

masterleoo·2023-07-28 08:57

GBDT算法

GBDT可以用于分类和回归任务，但基学习器都是CART回归树，因为它使用的是负梯度拟合的方法做的，分类任务是通过采用损失函数来做的，类似于二分类逻辑回归的对数损失函数来说，相当于把之前的线性回归f(x)

_森罗万象·2023-07-27 10:23

加油吶·2023-07-27 07:11

基于树模型的集成算法---GBDT

GBDT也是迭代，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，无论是处理回归问题还

自由调优师_大废废·2023-07-22 03:10

决策树系列(二)

2.3缺点3.C4.53.1思想3.2启发函数(划分标准)3.3剪枝策略3.3.1预剪枝3.3.2后剪枝3.4缺点4.CART树4.1思想4.2划分标准4.3缺失值4.4剪枝策略4.5类别不平衡4.6回归树

莫杨94·2023-07-19 23:21

决策树系列(三)

2.3Boosting的偏差和方差2.4小结3.RandomForest3.1思想3.2优缺点4.Adaboost4.1思想4.2细节4.2.1损失函数4.2.2正则化4.3优缺点5.GBDT5.1思想5.1.1回归树