CART回归树第17页

python机器学习回归树算法

1、回归树：就是用决策树来做回归决策树实际上相当于一个分类器(1)回归树简单预测：在这个例程中，属性和标签都是连续型的数据，且只有一个属性；因此，决策树分类器就是根据该属性将标签分成若干组。

孙笑川 258·2022-11-25 08:51

机器学习-Boosting(AdaBoost、GBDT)

（Bagging为并行，且不存在依赖关系）2、实现Boosting可以视为一种自适应基模型：其中Φm(x)为基函数/弱学习器（一般选用CART）Boosting在

醉翁之意不在酒~·2022-11-25 06:42

集成学习之决策树

不同策略就构成了不同的决策树算法，常用的有ID3算法、C4.5算法、CART算法。ID3算法使用的是信息增益方式进行特征分裂、C4.5算法使

nono_x·2022-11-25 03:49

【机器学习算法总结】XGBoost

目录1.XGBoost2.CART树2.1优缺点2.2分裂依据2.2.1分类2.2.2回归2.3总结2.4参考3.算法原理3.1定义树的复杂度3.2打分函数计算示例3.3分裂结点3.3.1贪心法3.3.2

y430·2022-11-24 19:49

机器学习面试-处理回归问题

参考回答：平方损失（预测问题）、交叉熵（分类问题）、hinge损失（SVM支持向量机）、CART回归树的

Happy丶lazy·2022-11-24 19:43

基于随机森林算法的葡萄酒种类识别

文章目录唠两句1.随机森林算法原理1.1决策树的构建（CART算法）1.2Gini系数1.3随机森林的构建2.数据集来源3.代码实现（核心代码）3.1随机森林函数3.2决策树生成函数3.3决策树决策函数

lzydelyc·2022-11-24 14:07

机器学习---决策树（ID3，C5.0，CART）

目录1.什么是决策树2.决策树介绍3.ID3算法信息熵代码实现信息熵的计算：信息增益python实现信息增益公式4.C4.5算法5.C5.0算法6.CART算法基尼指数Gini指标Python代码实现信息增益的计算

温旧酒一壶~·2022-11-24 09:13

回归预测值预测区间_回归树（Regression Trees）概览

回归树是决策树的一种，当线性回归不好的时候，可以考虑试试回归树(regressiontree)。回归树(regressiontree)，用树模型做回归问题，每一片叶子都输出一个预测值。

傅南台·2022-11-24 09:42

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（4）-决策树学习算法

这种决策树也称作分类树或回归树。在这些树的结构里，叶子节点给出类标而内部节点代表某个属性。在决策分析中，一棵决策树可以明确地表达决策的过程。在数据挖掘中，一棵决策树表达的是数据而不

mozun2020·2022-11-24 02:59

【机器学习】决策树

目录1、决策树概念2、ID3、C4.5、CART的区别2.1、ID3算法：只能处理离散型的数据2.2、C4.5算法2.3、CART算法（ClassificationAndRegressionTree）：

littlemichelle·2022-11-24 01:31

【CDAIII】机器学习之决策树

目录1、大纲2、知识点2.1、ID32.1.1、计算公式2.1.2、缺点2.2、C4.5/C5.02.2.1、计算公式2.2.2、处理数值型数据2.3、剪枝2.3.1、修剪法2.4、CART分类回归树2.5

爬牛·2022-11-24 01:31

决策树学习提纲（需要解决的一些问题）

列出一下提纲（基本都是问题）决策树是一种基本的分类与回归的方法，使用中应该是用于分类的比较多，但是像CART也可以用于回归。

weixin_30410999·2022-11-24 01:30

机器学习_3:决策树的构建及应用

.如何优化构建完的决策树1.3.1.预剪枝1.3.2.后剪枝2.三种决策树构造2.1.基于信息增益构造的决策树（ID3）2.2.基于信息增益率构造的决策树（C4.5）2.3.基于基尼指数构造的决策树（CART

chuxiao_scx·2022-11-24 01:29

决策树进阶

一、决策树基础回顾决策树有三种算法：ID3，C4.5以及CART。ID3用的是信息增益准则，偏好于可取值数目较多的属性。

sun_rose·2022-11-23 20:48

机器学习——决策树（分类）

大多数模型都是直接给出公式，其实自己私下有推导，涉及好多自己不懂的数学知识，会一点点补充的机器学习专栏：机器学习专栏文章目录一、决策树基本流程二、划分选择1、信息增益（ID3算法）2、信息增益率（C4.5算法）3、基尼指数（CART

Tao_RY·2022-11-23 12:39

读周志华《机器学习》第四章--决策树

决策树的特点1.3决策树的三种基本类型二、ID3（信息增益）算法2.1信息熵2.2条件熵2.3信息增益详解3.ID3算法缺点三、C4.5算法（分类树）1.信息增益率2.剪枝2.1预剪枝2.2后剪枝3.缺点四、CART

An efforter·2022-11-23 08:05

[强化学习实战]策略梯度方法(policy gradient)-python车杆平衡实战

如下图所示，一个小车（cart）可以在直线滑轨上移动。一个杆（pole）一头连着小车，另一头悬空，可以不完全直立。小车的初始位置和杆的初始角度都是在一定范围内随机选取的。

如果我变成回忆l·2022-11-23 08:25

pytorch笔记：policy gradient

本文参考了策略梯度PG（PolicyGradient）的pytorch代码实现示例cart-pole游戏_李莹斌XJTU的博客-CSDN博客_策略梯度pytorch在其基础上添加了注释和自己的一些理解1

UQI-LIUWJ·2022-11-23 08:54

【机器学习原理】决策树分类算法

if-else2.如何种植一棵有灵魂的“树”3.决策条件的选择艺术节点纯度的度量规则纯度的度量方法4.决策树剪枝问题二、决策树分类的算法原理1.基本思路2.数学解析(1)信息熵ID3C4.5(2)基尼指数CART3

ZhShy23·2022-11-23 01:46

决策树分类基本原理加案列说明

2.1.1概念2.1.2案例2.2决策树的划分依据-----信息增益2.2.1概念2.2.2案列：2.3决策树的划分依据二-----信息增益率2.3.1概念2.3.2案列2.3.3为什么使⽤C4.5要好3Cart

莱维贝贝、·2022-11-23 01:09

机器学习决策树算法cart剪枝

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，有时会造成决策树分支过多，这时就可能因训练样本学得"太好"了，以致于把训练集自身的一些特点当作所有数据都具有的一般性质而导致过拟合。因此，可通过主动去掉一些分支来降低过拟合的风险。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。

赵广陆·2022-11-22 22:00

sklearn实现决策树（分类树）

阿喽哈~小伙伴们，今天我们来唠一唠决策树♣♣♣决策树应该是很多小伙伴入门机器学习的时候最先接触到的分类算法之一，决策树分为分类树和回归树，今天我们只说分类树~简单回顾一下分类树的算法原理：分类树的底层算法分为三种

入锅的小麻圆·2022-11-22 21:48

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)基本原理

首先我们要了解到，DBDT是一种回归树(RegressionDecisiontree)。回归树与分类树的差距请看我的文章《经典的回归树算法》。

九城风雪·2022-11-22 20:18

梯度提升树GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)调参小结

这些参数中，我们把重要参数分为两类，第一类是Boosting框架的重要参数，第二类是弱学习器即CART回

CtrlZ1·2022-11-22 20:10

梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)

文章目录总结综述一、RegressionDecisionTree：回归树二、BoostingDecisionTree：提升树算法三、GradientBoostingDecisionTree：梯度提升决策树四

ywm_up·2022-11-22 20:10

梯度提升树 Gradient Boosting Decision Tree

Adaboost+CART用CART决策树来作为Adaboost的基础学习器但是问题在于，需要把决策树改成能接收带权样本输入的版本。

albyc22660·2022-11-22 20:06

GBDT 梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree）（万字全解）

Wing以一·2022-11-22 20:29

回归模型的评估及超参数调优

最著名的就是我们的线性回归和逻辑回归，从他们衍生出了岭回归，Lasso，弹性网，除此之外，还有众多分类算法改进后的回归，比如回归树，随机森林的回归，支持向量回归，贝叶斯回归等等。在这里我们使用线性回归

LKID体·2022-11-22 20:10

随机森林原理及参数调优

决策树算法有这几种：ID3、C4.5、CART，基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等。

数据科学家corten·2022-11-22 20:03

数据科学学习笔记8 --- 分类（有监督的学习）

数据挖掘十大算法中的C4.5和CART（分类和回归树）算法都是决策树算法。其他常用的决策树算法有C5.0、FuzzyC4.5、SLIQ（Mehta1996）、SPRINT（Shafer1996）等。

Y_Cxhiao·2022-11-22 20:58

Scikit-Learn 随机森林分类器的使用

简单来说，随机森林就是由多棵CART（ClassificationAndRegressionTree）构成的。

Nani_xiao·2022-11-22 20:23

随机森林算法实例

随机森林大致过程如下：1）从样本集中有放回随机采样选出n个样本；2）从所有特征中随机选择k个特征，对选出的样本利用这些特征建立决策树（一般是CART，也可是别的或混合使用）；3）重复以上两步m次，即生成

LZ_夕阳之后的黑夜·2022-11-22 13:54

[机器学习]决策树选西瓜

文章目录一、决策树1、画法2、决策树的剪枝3、挑西瓜决策树3.1利用信息增益选择最优划分属性二、sk-learn库对西瓜数据集，分别进行ID3、C4.5和CART的算法代码实现1.ID3算法2、C4.5

海绵宝里宝气·2022-11-22 13:16

【菜鸟笔记|机器学习】决策树

书中介绍了三种算法：ID3，C4.5，CART。其中ID3是最基础的算法。为减少过拟合，C4.5算法在ID3基础上进行改进。而CART则是使用了基尼指数，是目前最普遍的划分算法。

武咏歌·2022-11-22 13:15

机器学习笔记-决策树调参思路

决策树分为回归树和分类树，回归树与分类树在Python的sklearn中分别对应着两个不同的函数，其中回归树为：DecisionTreeRegressor分类树为：DecisionTreeClassifier

Pijriler·2022-11-22 09:44

【周志华机器学习】四、决策树

文章目录参考资料1.基本概念2.决策树的构造3.ID3算法（使用信息增益）4.C4.5算法(使用增益率)5.CART算法（使用基尼系数）三种不同的决策树算法小结6.剪枝处理7.连续值与缺失值处理7.1连续值处理

CHH3213·2022-11-22 09:11

机器学习基础模型

CART树决策树分类停止条件是什么？决策树如何进行剪枝？决策树处理连续值的方法？决策树处理缺失值的方法？（看不懂可以查看周志华《机器学习》P86页

snowy19130140·2022-11-22 09:05

决策树算法学习

目录一、什么是决策树二、决策树生成原理（CART）连续值处理三、具体实现四、实验总结一、什么是决策树决策树中每个内部节点都是一个分裂问题：指定了对实例的某个属性的测试，它将到达该节点的样本按照某个特定的属性进行分割

郭小胖.·2022-11-22 04:14

机器学习之决策树

决策树的生成算法有ID3,C4.5和CART等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。ID3算

Ice-冰鸽·2022-11-22 04:14

python决策树原理_决策树算法原理及实现

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。

weixin_39848347·2022-11-22 04:11

决策树算法原理——cart

对于这些问题，CART算法大部分做了改进。CART算法也就是我们下面的重

一直在路上ing·2022-11-22 04:34

决策树但是连续属性值

决策树的生成算法有ID3,C4.5和CART等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每

Ice-冰鸽·2022-11-22 04:29

Cart决策树算法原理学习

一、分类树1.1特征选择（基尼指数）在构建cart决策树的时候，是通过选择基尼系数来评价特征的重要性，选择基尼指数最小的来作为划分依据。

Yzy_gold·2022-11-22 04:58

决策树的构造

决策树有两种:分类树和回归树。信息熵和信息增益熵定义为信息的期望值，所谓信息熵，我们不妨把它理解成某种特定信息的出现概率。样本集合D中第k类样本所占的比例P_k（k=1,2

Garlic frog·2022-11-22 02:35

决策树分类算法研究及用例

决策树的数据结构2.3决策树的功能2.4实现决策树模型的算法2.5决策树生成算法原理3算法对比分析3.1算法概括3.2算法的基础3.3算法详情3.5例3.5.1ID3算法3.5.2C4.5算法3.5.3CART

隔壁小查·2022-11-22 02:50

决策树的构造——进阶处理

由前一篇文章决策树的构造我们了解了什么是决策树，离散型数据的代码实现以及构造它的决策树图形，接下来我们继续了解关于决策树的算法类型ID3算法，C4.5算法，CART算法，以及数据的离散化处理和决策树的预剪枝和后剪枝操作

Garlic frog·2022-11-22 02:44

吃瓜教程 | Datawhale 打卡（Task 03）

常见决策树算法：ID3决策树C4.5决策树CART决策树剪枝处理剪枝(pruning)是决策树学习算法对付"过拟合"的主要手段。

au1n·2022-11-21 23:43

决策树-离散连续值如何构造决策树

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。2，一棵决策树的生成过程主要分为以下3个部分:特征选择：特征选择是指从训练数据

x_iesheng·2022-11-21 16:09

决策树算法--原理与python代码实现

目录算法简单介绍特征选择信息增益信息增益比基尼指数决策树的生成ID3算法C4.5算法CART算法决策树的剪枝介绍三种算法比较算法简单介绍决策树是一种基本的分类与回归算法，本文介绍该算法的分类应用。

Let it go !·2022-11-21 16:59

针对构建决策树节点----不纯度度量的指标及可视化

""" 分类决策树（ID3/C4.5/CART）划分方式采用信息增益率，叶子节点的预测结果是采用多数投票得出；回归决策树(CART树算法)划分方式采用MSE/MAE（越小越好），叶子节点的预测结果是采用平均值得出

小白进阶---持续充电中·2022-11-21 16:11

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