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 Breiman 等提出。 分类树的输出是样本的类别， 回归树的输出是一个实数。 C ...
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2017-08-15 10:10:38
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说完了树回归，再简单的提下模型树，因为树回归每个节点是一些特征和特征值，选取的原则是根据特征方差最小。如果把叶子节点换成分段线性函数，那么就变成了模型树，如（图六）所示： （图六） （图六）中明显是两个直线组成，以X坐标（0.0-0.3）和（0.3-1.0）分成的两个线段。如果我们用两个叶子节点保存 ...
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2017-07-26 22:07:23
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回归树：使用平方误差最小准则 训练集为：D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}。 输出Y为连续变量，将输入划分为M个区域，分别为R1,R2,…,RM,每个区域的输出值分别为：c1,c2,…,cm则回归树模型可表示为： 则平方误差为： 假如使用特征j的取值s来将输入空间划分为 ...
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2017-07-16 20:25:03
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1. 决策树基本知识 决策树就是通过一系列规则对数据进行分类的一种算法，可以分为分类树和回归树两类，分类树处理离散变量的，回归树是处理连续变量。 样本一般都有很多个特征，有的特征对分类起很大的作用，有的特征对分类作用很小，甚至没有作用。如决定是否对一个人贷款是，这个人的信用记录、收入等就是主要的判断 ...
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2017-07-06 22:53:52
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一、决策树的类型 在数据挖掘中，决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标。 回归树 的输出是一个实数 (比如房子的价格，病人呆在医院的时间等)。 术语分类和回归树 (CART) 包括了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同点—比如处理在何处分裂的问题 ...
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2017-07-02 10:22:13
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CART 简介 Classification And Regression Tree, 分类回归树，简称CART。通过前面文章的介绍知道了决策树的几种生成方法比如ID3, C4.5等。CART是决策树有一种常见生成方法，既可以用于分类，也可以用于回归。CART假设决策树是二叉树，即，特征取值为“是” ...
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2017-05-31 11:56:17
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决策树 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法, 其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树,到叶子节点处的熵值为零, 此时每个叶节点中的实例都属于同一类。 决策树三种生成算法 回归树: 平方误差 最小 的准则 分类树: 基尼系数 最小的准则 最大优点: 可以自学习。在学习的过程中,不需要使用 ...
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2017-05-15 16:28:02
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1GBDT和LR融合 LR模型是线性的，处理能力有限，所以要想处理大规模问题，需要大量人力进行特征工程，组合相似的特征，例如user和Ad维度的特征进行组合。 GDBT天然适合做特征提取，因为GBDT由回归树组成所以， 每棵回归树就是天然的有区分性的特征及组合特征，然后给LR模型训练，提高点击率预估 ...
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2017-05-07 00:11:05
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树的节点将要预测的空间划分为一系列简单域，划分预测空间的规则可以被建模为一棵树，所以这种方法也叫决策树方法。 bagging，随机森林，boosting 是多棵决策树组合起来采用投票方式产生一个预测结果的方法。 以树为基础的方法可以用于回归和分类。 回归树： 输出是一个实数，如房子的价格等。 回归树 ...
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2017-04-24 14:36:10
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CART模型 ：即Classification And Regression Trees。它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据，相对应的分析称为回归树，如果因变量是分类数据，则相应的分析称为分类树。决策树是一种倒立的树结构，它由内 ...
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2017-04-17 10:00:59
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