决策树 ID3，C4.5，CART，决策树的生成，剪枝。 一、概述 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法（这里是分类的决策树）。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的 ...
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2018-01-14 15:16:45
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提升树： 提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分布算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树，对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树，其根据特征x<v与x>v将根结点直接连接两个叶结点，以作为决策树桩。提升树模型可以 ...
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2017-12-24 18:40:38
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CART树： 该树的生成就是递归的构建二叉决策树的过程，对回归树用平方误差最小化准则，对分类树用gini指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。 （1）回归树 假设X和Y分别为输入和输出变量，Y为连续变量，给定数据集D＝{(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn)} 假设输入空间划分为M ...
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2017-12-04 20:35:02
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rpart包可实现回归树。通常分为两步建立回归树：1.生成一棵较大的树 2.通过统计估计删除一些结点来对树进行修剪。 回归树基础实现 library(rpart) rpart(y~.,data=data1) 参数形式与lm()函数的参数形式相同 图形化展示： rpart()函数构建树时，满足下列条件 ...
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2017-11-26 22:56:52
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from www.jianshu.com/p/b90a9ce05b28 本文结构： CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 CART － Classification and Regression Trees 分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题，最先由 Breim ...
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2017-10-28 14:37:30
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决策树内容来至于《统计学习与方法》李航,《机器学习》周志华,以及《机器学习实战》Peter HarringTon,相互学习,不足之处请大家多多指教！ 本卷的大纲为 1 CART 算法 1.1 CART 回归树 1.2 CART 分类树 2 CART 剪枝 3 总结 1 CART算法 CART分类与回 ...
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2017-10-09 21:06:19
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转自穆晨 阅读目录 前言 回归树 回归树的优化工作 - 剪枝 模型树 回归树 / 模型树的使用 小结 转自穆晨 阅读目录 前言 回归树 回归树的优化工作 - 剪枝 模型树 回归树 / 模型树的使用 小结 回到顶部 前言 前文讨论的回归算法都是全局且针对线性问题的回归，即使是其中的局部加权线性回归法， ...
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2017-10-08 16:52:07
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GBRT（Gradient Boost Regression Tree）渐进梯度回归树,XGBoost是GBRT的一个工程实现 LR（Logistics Regression ）逻辑回归 Spark Spark是个通用的集群计算框架，通过将大量数据集计算任务分配到多台计算机上，提供高效内存计算。Sp ...
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2017-09-09 22:27:01
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决策树分类 1，概念 2，决策树算法 2.1，特征选择： 熵：值越大，不确定性因素越大；条件熵：条件对结果的影响不确定性；信息增益；信息增益比 2.2，决策树生成算法 1，ID3算法 2，c4.5算法 3，实例说明 4，CART决策树算法 4.1 决策树生成 回归树生成 分类树生成 举个例子： 第一 ...
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2017-09-02 22:32:39
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GBDT和随机森林的相同点： 1、都是由多棵树组成 2、最终的结果都是由多棵树一起决定 GBDT和随机森林的不同点： 1、组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而GBDT只由回归树组成 2、组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成 3、对于最终的输出结果而言，随机森林采用多数投 ...
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2017-08-15 21:02:12
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