CART回归树第14页

《机器学习》周志华-决策树

由于前面的决策树的概念，包括ID3，CD4.5，CART决策树内容较简单，不一一陈述。本次主要从4.3剪枝处理开始写。1剪枝处理由于有时决策树的分支过多会导致过拟合现象，所有有了剪枝处理。

wzw&weiye·2022-12-21 21:39

周志华机器学习-决策树

二、信息增益划分三、其他属性划分准则增益率【C4.5算法】基尼指数【CART算法】四、决策树的剪枝五、缺失值的处理一、决策树基本流程？

馒头没有馅儿yolo·2022-12-21 21:00

NLP入门｜《统计学习方法》学习（五）｜决策树/剪枝/ID3&C4.5&CART算法

导读马上开启第五章决策树部分内容的学习，预计用时2-3天～声明：以下截图来自书本以及b站课程（up主：简博士）。一、决策树1.介绍分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。2.组成1）决策树由结点和有向边构成，结点又可以分为内部结点和叶结点。2）其中内部结点表示特征或者属性，而叶结点表示类别。最上端的内部结点也叫做根结点。3.If-Then规则1）决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程

尚小雨雨·2022-12-21 17:35

【统计学习方法】决策树 CART生成算法分类树 Python实现

前言代码可在Github上下载:代码下载Cart(Classificationandregressiontree)分类与回归树，是一种可以用来分类或者回归（属性可以是连续值，标签必须离散）的决策树（二叉树

火烫火烫的·2022-12-21 17:04

sklearn-回归树+决策树实例（泰坦尼克号数据集）

回归树#交叉验证：用来观察模型稳定性的一种方法#我们将数据划分为n份，依次使用其中一份作为测试集，其他n-1份作为训练集，多次计算模型的精确性来评估模型的平均准确度。

南栀1218·2022-12-21 12:39

决策树算法——拟合优化

常用的算法是：CART和ID3算法。

张遥·2022-12-21 09:51

漂亮男孩不说谎·2022-12-21 07:46

机器学习和数据挖掘推荐书单及简介

本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树

asdasdasdasasd1111·2022-12-21 07:13

数据挖掘的11大算法及python实现（个人笔记整理，非教学用）

连接分析：PageRank文章目录准备数据一、C4.5算法二、CART算法三、SVM算法四、KNN算法五、AdaBoost算法六、Apriori算法七、K-Means算法八、朴素贝叶斯（NaiveBayes

浪漫的数据分析·2022-12-20 20:17

python随机森林变量重要性_随机森林如何评估特征重要性【机器学习面试题详解】...

解析：衡量变量重要性的方法有两种，DecreaseGINI和DecreaseAccuracy：1)DecreaseGINI：对于分类问题(将某个样本划分到某一类)，也就是离散变量问题，CART使用Gini

weixin_39938935·2022-12-20 07:37

机器学习-Sklearn（第三版）Day2 随机森林

随机森林集成算法概述森林控制基评估器重要参数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参数n_estimators

小浩码出未来！·2022-12-20 03:48

机器学习之用Python使用ID3算法实例及使用sklearn的决策树算法对葡萄酒数据集进行分类

1.葡萄酒分类(1)划分训练集和测试集（测试集占20%）(2)对测试集的预测类别标签和真实标签进行对比(3)输出分类的准确率(4)调整参数比较不同算法（ID3，CART）的分类效果。

南蓬幽·2022-12-19 20:56

sklearn 算法调参决策树调参

scikit-learn决策树算法类库介绍scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。

skyHdd·2022-12-19 20:56

Lesson 8.3&Lesson 8.4 ID3、C4.5决策树的建模流程&CART回归树的建模流程与sklearn参数详解

ID3和C4.5的基本建模流程和CART树是类似的，也是根据纯度评估指标选取最佳的数据集划分方式，只是不过ID3和C4.5是以信息熵为评估指标，而数据集的离散特征划分

Grateful_Dead424·2022-12-19 19:54

【转载】决策树之ID3算法

ID3算法的另一个分支是CART(

hardwork617s·2022-12-19 19:54

回归预测 | MATLAB实现GBDT(梯度提升树)交叉验证

梯度提升树)交叉验证目录回归预测|MATLAB实现GBDT(梯度提升树)交叉验证基本介绍方法应用KFold和kfoldLossOptimizeHyperparameters参考资料基本介绍创建预测性能的增强回归树集合的一种方法是使用交叉验证来调整决策树的复杂度级别

机器学习之心·2022-12-19 16:29

机器学习决策树DecisionTree以及python代码实现

基本算法原理2.选择最优特征进行划分2.1信息增益2.2信息增益率2.3基尼系数4.连续值以及缺失值的处理4.1连续值的处理4.2缺失值的处理5.python代码实现6.决策树的可视化实现7.总结8.回归树及其

Donreen·2022-12-19 15:39

OpenAI Gym｜cart-pole-v1任务的环境源码

本文代码来源于Gym官方文档https://github.com/openai/gym/blob/master/gym/envs/classic_control/cartpole.pyhttps://github.com/openai/gym/blob/master/gym/envs/classic_control/cartpole.pycart-pole-v1任务的实现见pytorch实现Car

bujbujbiu·2022-12-19 14:37

吃瓜教程task03 第4章决策树

节/视频P6文章目录第四章决策树4.1基本流程p6决策树p6.1算法原理4.2划分选择p6.2ID3决策树自信息信息熵(自信息的期望)纯度条件熵信息增益ID3决策树p6.3C4.5决策树增益率p6.4CART

雾切凉宫·2022-12-19 11:05

SKLEARN-2 回归树

回归树目录1.重要的参数、属性、接口criterion2.交叉验证3.一维回归的图像绘制1.导入库2.噪声曲线3.实例化&训练模型4.测试集导入模型，预测结果1.重要的参数、属性、接口criterion2

我是个菜鸡.·2022-12-19 07:58

sklearn决策树回归

决策树除了可以用来分类（标签为离散属性）可以用于回归（标签为连续属性）使用回归树模型拟合余弦曲线1导入模块fromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressor#回归树importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt2

！YI·2022-12-19 07:58

sk-learn 决策回归树的参数介绍

本文大部分内容为sklearn库官网上的翻译内容，主要是为英语还不是很6，刚刚入门的小伙伴提供参考，后面的参数介绍参考了刘建平先生的博客，详情可参考如下两个网站：1、scikit-learn决策树算法类库介绍2、sklearn决策树英文介绍介绍决策树是一种用于分类和回归的非参数化监督学习方法。其目标是通过从数据特征中学习到的简单决策规则来建立模型，预测目标变量的值。优点：1、易于理解，树可以被可视

wl2858623940·2022-12-19 07:58

sklearn入门——回归树

重要参数、属性及接口criterion回归树衡量分支质量的指标，支持的标准有三种：1）输入“mse”使用均方误差(meansquarederror)，父节点和子节点之间的均方误差的差额来作为特征选择的标准

陈笨蛋@·2022-12-19 07:27

sklearn 之决策树与回归树

造树部分代码fromsklearnimporttree#导入需要的模块clf=tree.DecisionTreeClassifier()#实例化clf=clf.fit(X_train,y_train)#用训练集数据训练模型result=clf.score(X_test,y_test)#导入测试集，从接口中调用需要的信息####决策树参数基本参数random_state用来设置分枝中的随机模式的参数

追梦小凯·2022-12-19 07:27

sklearn库学习------决策树(回归树DecisionTreeRegressor)

目录重要参数、属性及接口交叉验证交叉检验的测试回归树示例导入相关模块生成数据添加噪声训练模型测试模型重要参数、属性及接口回归树几乎所有参数、属性、接口都和分类树一样。

iostreamzl·2022-12-19 07:57

sklearn学习2（回归树）

回归树重要参数，属性和接口【1】criterion【2】交叉验证cross_val_score【3】实例：一维回归的图像绘制绘制图像重要参数，属性和接口classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier

晨沉宸辰·2022-12-19 07:56

sklearn 2.回归树

1.回归树几乎所有参数，属性，接口都和分类树一样，只是回归树里没有标签分布是否均衡的问题2.参数：criterion回归树衡量分枝质量的指标，支持的标准有三种：1）输入"mse"使用均方误差meansquarederror

smile~。·2022-12-19 07:56

《scikit-learn》决策树之回归树

今天我们来看看怎么使用回归树，其实大致流程还是跟决策树一样的，只不过我们今天要使用的是tree.DecisionTreeRegressor这个类。

星海千寻·2022-12-19 07:25

sklearn 决策树(分类树、回归树)的重要参数、属性、方法理解

criterion2，splitter3，max_depth4，min_samples_leaf5，min_samples_split6，max_features7，class_weight重要属性重要方法决策回归树决策分类树引入

VariableX·2022-12-19 07:54

sklearn回归树

回归树几乎所有参数，属性及接口都和分类树一模一样。需要注意的是，在回归树中没有标签分布是否均衡的问题，因此没有class_weight这样的参数。

叁..·2022-12-19 07:24

霍夫直线检测算法c语言,霍夫森林(Hough Forest)目标检测算法及其原理

它更像是decisionforest和regressionforest的结合体再加上generalizedhoughtransform：森林中每棵树即不是分类树也不是回归树，而是其中的每个节

羊男的迷宫·2022-12-19 07:48

决策树总结

常见的算法包括CART(ClassificationAndRegressionTree)、ID3、C4.5等。

古道西风瘦码·2022-12-18 18:49

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-非线性分类：决策树

吧目录定义决策树的关键问题1.问题数2.划分（问题）选择非纯度1.熵度量(Quinlan,C4.5)2.基尼指数（GiniIndex）3.分类误差决策树划分算法ID3（熵，信息增益）C4.5（熵，信息增益率）CART3

vector<>·2022-12-18 16:08

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题5+单选题19,20+简答题21】

目录单选题19单选题20单选题23简答题21ID3C4.5CART计算题5ID3C4.5CART知识点可以参考博主的这篇文章【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-非线性分类：决策树单选题

vector<>·2022-12-18 16:33

Python回归预测建模实战-决策回归树预测房价（附源码和实现效果）

机器学习在预测方面的应用，根据预测值变量的类型可以分为分类问题（预测值是离散型）和回归问题（预测值是连续型），前面我们介绍了机器学习建模处理了分类问题（具体见之前的文章），接下来我们以波斯顿房价数据集为例，做一个回归预测系列的建模文章。实现功能：使用sklearn提供的决策树（DecisionTreeRegressor）的API对波士顿房价数据集进行预测，并尝试将预测结果进行分析。实现代码：fro

数据杂坛·2022-12-18 11:57

深度学习笔记——算法总结

一、分类问题KNN(距离度量)DT(ID3-信息增益,C4.5-信息增益比,CART-gini指数)RF(bootstrap抽样，CART)Adaboost(样本权值分布，分类器系数)GBDT(CART

R3·2022-12-17 11:39

PRIM（Patient Rule Induction Method）规则发现算法在风控中的应用

在风控策略迭代过程中，我们通常需要从高维变量中搜索组合得到规则集（RuleSet），但是单纯依靠画格子、CART决策树等常规手段具有很高的挑战。

fantasticString·2022-12-17 11:07

机器学习算法基础day8

1常见决策树使用的算法ID3信息增益最大的准则C4.5信息增益比最大的准则CART回归树:平方误差最小分类树:基尼系数最小的准则在sklearn中可以选择划分的原则2sklearn决策树API3泰坦尼克号乘客生存分类模型

CHEN的小喵·2022-12-16 16:20

4.提升之梯度提升树（GBDT）

ps：这里的决策树指CART树。主要思想：对于提升树算法，简单来说就是每一步会拟合前一步的残差。ps：只有当损失函数是均方误差的时候，每一步是拟合的残差，对于其他损失函数却不是。

下一秒，待续·2022-12-16 11:54

GBDT梯度提升决策树-理清每个细节-附Python代码

2019-01-14修改部分文字内容，增强理解2019-01-17修改章节4.提升树算法与负梯度拟合，章节5.梯度提升回归树算法，更改公式、加注释使其更加容易理解增加章节2.GBDT优缺点，6.梯度提升分类树算法

风风雨雨中寻觅·2022-12-16 11:53

GBDT梯度提升树原理剖析

GBDT梯度提升树原理剖析在前面的文章中，我写了ID3及CART决策树的思路，但我们只是将其用来做分类。

数清风·2022-12-16 11:22

sklearn中的决策树（回归）

，sklearn中的tree模组有DecisionTreeClassifier与DecisionTreeRegressor，前者我们已经详细讨论过了其原理与代码，本文则承接前文的思路，结合具体代码分析回归树的原理

登高望远，倚树听泉·2022-12-16 08:45

Sklearn——决策树

Sklearn——决策树1.决策树2.决策树算法种类1.ID3算法2.C4.5算法3.CART算法3.SKlearn决策树算法DecisionTreeClassifier4优缺点1.决策树决策树是一种常见的机器学习算法

是菜鸡小小陈啊·2022-12-16 08:13

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第四周）

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第四周）决策树模型学习过程纯度选择拆分：信息增益整合One-hot编码连续值特征回归树使用多个决策树有放回抽样随机森林XGBoost何时使用决策树决策树模型举例解释决策树是如何工作的

Ys能保研·2022-12-16 04:27

【R语言】实验二基本数据处理

item_feature1数据集字段date日期item_id商品IDcate_id仓库IDcate_level_id仓库级别IDbrand_id品牌IDsupplier_id供应商IDpv_ipv浏览次数cart_uv

Q_皮不卡秋秋·2022-12-16 03:43

【机器学习】决策树-原理详解

文章目录1、决策树概述（DecisionTree，DT）2、决策树原理3、决策树的构造3.1ID3算法3.2C4.5算法3.3CART算法3.3.1CART生成3.3.2CART剪枝4、决策树的剪枝4.1

Rosyy_·2022-12-15 22:15

决策树分类与回归总结

目录概念决策树决策算法ID3算法C4.5算法CART算法决策树的优缺点决策树的剪枝策略关于建模过程中的一点补充参考关于作者概念决策树就是一个类似于流程图的树形结构，树内部的每一个节点代表的是对一个特征的测试

爱喝水的lrr·2022-12-15 22:43

决策树的分类准则

决策树的分裂准则一、ID3决策树——以信息增益为准则来选择划分属性的决策树二、C4.5决策树——以信息增益率为准则来选择划分属性的决策树三、CART决策树——以基尼指数为准则来选择划分属性的决策树在具体介绍决策树的分类准则之前

冷酷无情陈大定·2022-12-15 22:12

【机器学习】不同决策树的节点分裂准则(属性划分标准)

本文将分三篇介绍决策树，根据不同分裂准则分为不同决策树，包括ID3、C4.5、CART。

Better Bench·2022-12-15 22:39

利用TCGA癌症基因进行差异分析

将分散的文件转化为矩阵3.将矩阵id转化为基因名4.进行差异表达分析1.数据库下载进入TCGA数据库官网，根据自己的需求下载各种癌症的数据库，全部勾选好对应的需求之后，下载解释文件（manifest），基因表达量文件（cart

涂apple·2022-12-15 21:00

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