CART回归树第18页

【学习机器学习】实验——决策树

决策树前言一、实验目的二、实验内容1、导入数据2、将数据分为训练集与测试集3、采用训练集建立决策树三、实验结果1、Cart算法绘制决策树后记前言五一假期跳过了一次实验课，结果这周五上实验课老师竟然直接跳过了决策树的实验

Morphlng·2022-11-21 15:38

机器学习——决策树和随机森林

目录熵信息熵条件熵相对熵（KL散度）交叉熵决策树ID3信息增益C4.5信息增益率CART树基尼指数剪枝——过拟合处理随机森林Bagging策略随机森林样本不均衡的常用处理方法决策树（decisiontree

yfqh9588·2022-11-21 15:31

通俗易懂理解决策树算法、剪枝处理及Python代码实现

通俗讲解决策树算法一、算法概述二、划分选择2.1ID3决策树算法与信息增益信息熵信息增益2.2C4.5算法与信息增益率增益率2.3CART决策树算法与基尼指数三、剪枝处理预剪枝后剪枝四、连续值处理二分法五

ZEERO~·2022-11-21 12:25

机器学习——03决策树

目录1.决策树模型1.1ID3算法1.2C4.5算法1.3CART算法1.4决策树剪枝1.4.1预剪枝1.4.2后剪枝1.5决策树的优缺点2.决策树代码实现2.1决策树-例子2.2决策树

平行世界里的我·2022-11-21 11:00

xgboost的理解

参考July的博客对xgboost有了一些理解1.回归树和分类树xgboost是由多个CART（分类回归树，ClassificationAndRegressionTree）集成，首先需要理解分类树和回归树的概念分类树和回归树的概念较为相似

冥更·2022-11-21 08:11

【机器学习sklearn】决策树（Decision Tree）算法

决策树学习基本算法1.信息熵（InformationEntropy）2.信息增益（Informationgain）-ID3决策树3.增益率（GainRatio）-C4.5决策树4.基尼指数（GiniIndex）-CART

Moonuiu·2022-11-20 23:50

机器学习：决策树(Decision Tree)--ID3算法

根据不同的目标函数，建立决策树主要有以下三种算法ID3(J.RossQuinlan-1975)核心：信息熵，信息增益C4.5——ID3的改进，核心：信息增益比/增益率CART(Breiman-1984)

JiYH·2022-11-20 22:17

机器学习之决策树（Decision Tree）

DecisionTree）决策树又称为判定树，是数据挖掘中的一种重要的分类与回归方法，它是一种以树结构(包括二叉树和多叉树)形式来表达的预测分析模型是一种有监督的算法决策树有两种，一种是分类树（输入是离散的），一种是回归树

爱吃小巴掌·2022-11-20 22:45

R语言笔记：机器学习【决策树（Decision Tree】

我把需要深入的的函数进行介绍~方便了解这些函数的用法，一些简单的函数我就不放出来啦决策树这部分的笔记主要是利用分类回归法哈rpart()函数用于建立分类回归树，使用前library(rpart)。

LdyInG_·2022-11-20 22:06

python cart算法的简单实现

下面是pythoncart算法的简单实现，可以直接复制下面代码进行运行，即可查看模型的拟合曲线importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressordefplotfigure(X,X_test,y,yp):plt.figure()plt.scatter(X,y,c="k",labe

wshzd·2022-11-20 20:10

python实现CART回归树

★CART回归原理：CART回归树是二叉树，它的损失函数是最小均方差(MSE)：①其中，N是样本数，是我们的估计值。

微凉下午茶·2022-11-20 20:08

使用python的sklearn实现CART决策树

使用python的sklearn实现CART决策树一、准备安装sklearn模块pipinstallsklearn安装numpy模块pipinstallnumpy安装pydot模块pipinstallpyddot

张##·2022-11-20 20:06

分类回归——CART分类与回归以及Python实现

CART分类与回归树本质上是一样的，构建过程都是逐步分割特征空间，预测过程都是从根节点开始一层一层的判断直到叶节点给出预测结果。

slx_share·2022-11-20 20:04

CART回归树原理及python实现

CART回归树入门学习一、什么是CART回归算法二、分类树与回归树区别三、CART回归树与一般回归算法区别四、CART回归树创建4.1CART回归树的划分4.2CART回归树的构建4.3CART回归树的剪枝

阳云yy·2022-11-20 20:33

决策树(四)之Python实现CART算法

CART算法CART是一种广泛应用的决策树学习方法。它同样由特征选择、树的生成及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。

三岁就很萌@D·2022-11-20 20:01

CART之回归树python代码实现

一、CART(ClassificationAndRegressionTree)分类回归树1、基尼指数：在分类问题中，假设有K

hello_gogogo·2022-11-20 20:27

Python实现CART决策树

CART决策树前言一、CART决策树算法二、Python代码实现1.计算结点GINI值2.分离数据集3.选择最好的特征4.生成决策树5.测试决策树6.决策树可视化7.主程序部分CART决策分类树所有代码三

ixobgnew·2022-11-20 20:54

决策树原理及CART算法python实现

本博客分成两部分第一部分记录决策树的原理以及ID3ID3ID3、C4.5C4.5C4.5算法第二部分记录CART算法、及其简单实现具体内容看目录决策树概念决策树是一种基本的分类与回归的算法，其模型呈树形结构

Coding_Cadenza·2022-11-20 20:15

机器学习-决策树(基于Python实现)

机器学习-决策树(基于Python实现)目录机器学习-决策树(基于Python实现)概述设计代码设计方案ID3C4.5CART其他参考资料概述决策树（decisiontree）是机器学习中一种非常重要的模型

ywsdxxzj·2022-11-20 16:13

机器学习算法——手动搭建决策树分类器(代码+作图)

决策树分类器实战决策树分类器原理（CART）分类器实现使用鸢尾花数据集检验决策树分类器原理（CART）CART是决策树分类器的一种，它的独特之处在于可以处理分类问题也可以处理回归问题，具体处理哪类问题是根据关注的变量是类别型还是连续型而定的

Shiyang_·2022-11-20 14:01

机器学习算法——分类决策树

决策树的著名算法CART，它解决了ID3算法的2个不足，既能用于分类问题，又能用于回归问题CART算法的主体结构和ID3算法基本是相同的，只是在以下几点有所改变：选择划分特征时，ID3使用信息熵量化数据集的混乱程度

Working&Learning·2022-11-20 14:16

决策树创建

缺点：易过拟合ID3、C4.5、CART树ID3：特征选择准则：信息增益缺失值处理：没有考虑优缺点：不能处理连续数据，只能连续离散化处理采用信息增益易偏向取值较多的特征（不如信息增益率）缺失值不好处理没有剪枝

Sherlockkkkz·2022-11-20 14:36

决策树分类与回归基础实战（一）

再刷DT，看完记得关注，能看完的是有缘人回归树importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorimportmatplotlib.pyplotaspltN

cv君·2022-11-20 14:02

分类和回归-决策树算法（ID3、C4.5和CART）

文章目录简介划分依据ID3算法C4.5算法CART算法处理连续值剪枝应用示例简介决策树（DecisionTree）是⼀种树形结构，每个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

吾仄lo咚锵·2022-11-20 13:52

决策树(基础)

种类：分类树，回归树优点：速度快，准确性高、易理解、可以处理连续和种类字段、不需要任何领域知识和参数假设、适合高维数据缺点：对于各类别样本不一致的数据，信息增益偏向于更多那些数值的特征，容易过拟合、忽略属性之间的相关性

Wwwwwayi·2022-11-20 11:00

机器学习sklearn实践——决策树(2)

sklearn实践——决策树（回归树）2.1在sklearn中的基本框架fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimporttreedtcf

未平意·2022-11-20 11:59

决策树第二部分预剪枝

决策树预剪枝：决策树可以分成ID3、C4.5和CART。算法目的：决策树的剪枝是为了简化决策树模型，避免过拟合。剪枝类型：预剪枝、后剪枝预剪枝：在构造决策树的同时进行剪枝。

Saebomoh·2022-11-20 09:34

Python手撸机器学习系列（六）：决策树（附Python实现西瓜书决策树构建及剪枝代码）

目录决策树一、ID3决策树1.1信息熵1.2信息增益1.3数据集1.3ID3决策树基础代码实现二、C4.5决策树2.1增益率2.2C4.5决策树基础代码实现三、CART决策树3.1基尼指数3.2CART

锌a·2022-11-20 08:28

常见回归和分类的损失函数

分类模型的输出可以是离散的，也可以是连续的，一般是输出每个类别的概率，分类分为二元分类和多元分类，二元分类如逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM），多元分类如SoftMax、决策树（ID3、C4.5、CART

一切都是未知数·2022-11-20 06:43

机器学习——回归模型

回归模型的功能一般是预测，分为线性回归，决策树(回归树)，支持向量机(SVR)1.线性回归线性回归一般使用的公式如下：y’=w[0]*x[0]+w[1]*x[1]+w[2]*x[2]+…+w[p]*x[

Kolo_Tong·2022-11-20 05:00

机器学习实验：使用sklearn的决策树算法对葡萄酒数据集进行分类

使用sklearn的决策树算法对葡萄酒数据集进行分类，要求：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，C4.5，CART

程序员fan·2022-11-20 05:54

机器学习-决策树之回归树

一、决策树之回归树-DecisionTreeRegressor1.参数sklearn.tree.DecisionTreeRegressor(criterion=’mse’,splitter=’best’

下雨天再见·2022-11-20 03:29

【机器学习】决策树算法--1(算法介绍)

二、决策树算法原理三、决策树典型算法下面根据这个数据集对三种算法进行分析1、ID3算法1.1、ID3算法总结2、C4.5算法2.1、增益率定义2.1、信息增益率总结对比信息增益3、CART算法3.1、基尼指数

weixin_51978164·2022-11-20 01:12

sklearn代码查询(学习笔记)

这里写目录标题运行软件决策树回归树numpy用法调参思维画学习曲线网格搜索网格搜索重要接口泛化误差影响泛化误差的因素树模型调参策略（按顺序去调）数据预处理0、样本不均衡问题1）采样法解决样本不均衡问题1.1

地球上的星际旅客·2022-11-20 00:58

组合预测模型：bagging

基本思想通过Bootstrap抽样（0.632自举法），对样本量为n的样本，做k次有放回重复抽样，得到k个样本容量仍为n的随机样本Si，基于样本Si,建立k棵分类回归树，即k个预测模型。

zhouxiuli1001·2022-11-19 22:03

决策树——从理论到入手

决策树——从理论到入手决策树基本知识点基本概念分析与思考决策树前提知识点信息增益、增益率、基尼指数信息增益（ID3）增益率（C4.5）基尼指数（CART）剪枝处理预剪枝后剪枝代码伪代码(基本算法)利用sklearn

摆脱咸鱼·2022-11-19 21:08

特征工程

因为CART树就是一颗二叉树，无非就是左右两种取值可能。因此分别向左和向右导一下计算各自的信息增益，然后选择增益更大的那个方向。

qq_45812502·2022-11-19 18:31

挑选西瓜（决策树实现）

伊始不觉·2022-11-19 18:44

GBDT:梯度提升树算法

基于CART决策树算法，GBDT可以用于处理分类和回归两项任务。由此，GBDT又有了各种不同的叫法1.GBDT,GradientBoostingDecisionTree2.G

生信修炼手册·2022-11-19 17:50

决策树算法原理，剪枝详解

本博客主要介绍三种决策树模型：ID3，C4.5，CART决策树由两种类型的节点构成：内部节点代表特征，叶结点代表一个类或者一个回归值。

蓝色仙女·2022-11-19 13:46

决策树算法与案例

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：最终的决策结果增加节点相当于在数据中切一刀。

最白の白菜·2022-11-19 13:40

CART决策树算法Python实现（人工智能导论作业）

文章目录决策树的介绍CART决策树算法简介基尼指数CART决策树生成算法及Python代码实现决策树的介绍决策树是以树的结构将决策或者分类过程展现出来，其目的是根据若干输入变量的值构造出一个相适应的模型

今天也不想写代码qwq·2022-11-19 10:50

《统计学习方法》第五章决策树总结

目录1.简介2.决策树的分类2.1ID3算法2.1.1特征选择（信息增益）2.1.2算法步骤2.2C4.5算法2.2.1特征选择（信息增益比）2.2.2算法步骤2.3CART算法2.3.1分类树2.3.1.1

Hilbob·2022-11-19 08:14

机器学习之決策樹

決策樹的组成決策樹的特點優點缺點邏輯回歸VS決策樹邏輯回歸模型框架決策樹模型框架決策樹求解例子ID3C4.5CART實戰圖中的屬性：總結前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习

名难取aaa·2022-11-19 05:20

统计学习方法笔记七----决策树

决策树分为分类树和回归树两种，分类数对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。本节主要讨论用于分类的决策树。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。

爱科研的徐博士·2022-11-19 03:34

决策树算法 (CART分类树)

决策树算法(ID3，C4.5)CART回归树决策树的后剪枝在决策树算法原理(ID3，C4.5)中，提到C4.5的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归

枫小Q·2022-11-19 01:06

CART决策树可视化实现（纯代码）

CART决策树可视化实现CART决策树目录1、CART算法实现代码2、可视化代码3、实现4、结果截图目录1、CART算法实现代码#ssy_1_CART决策树importoperatorimportmatplotlib.pylabaspltimportmatplotlib

一只水熊虫·2022-11-19 01:34

决策树三种算法的剖析（id3，c4.5，cart）

决策树三种算法的剖析（id3，c4.5，cart）决策树大家应该都听说过，说白了就是通过建树来处理分类和回归问题。

just-solo·2022-11-19 01:01

决策树的三种常见算法

决策树用途&组成构造算法1.特征选择metricID3：信息增益定义使用场景例子缺点C4.5:信息增益比定义连续数值特征的处理（转化为二分类寻找阈值的问题）解决过拟合问题：剪枝问题CART(ClassificationAndRegressionTree

Iris__HU·2022-11-19 01:31

决策树算法

目录1.概述1.1算法导入1.2决策树定义1.3决策树发展1.4结构1.5从树到规则2.决策树的构建2.1基本原理2.2特征选择2.3实例分析--ID32.4增益率--C4.5算法2.5基尼指数--CART

VernonJsn·2022-11-19 00:25

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