决策树优化及回归树

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#人工智能 #机器学习 #决策树 #CART #算法

这篇博客介绍了CART算法，包括其在决策树和回归树中的应用，以及如何通过剪枝提高泛化能力。CART是一种二叉决策树学习方法，用于条件概率分布的学习，其剪枝过程不同于ID3和C4.5算法，采用损失函数最小化标准。

学习打卡内容：

  • 阅读《李航统计学习方法》的65-74页

  • 学习Gini指数

  • 学习回归树

  • 剪枝

 

 

前面任务八里面我们已经了解到策树以及决策树的几种算法如

  • ID3算法

  • C4.5算法

最低0.47元/天 解锁文章
【决策树】理解、构建和优化
Shea_Qiu的博客
09-02 1146
决策树是一种基于树状结构的分类和回归算法，可以用于处理带有标签的数据集。它可以帮助我们理解数据集中各个特征之间的关系，并推断出哪些特征最重要。决策树在零散、复杂和非线性数据上表现得比较好，因此常被广泛应用于金融、医疗、电商等领域。
决策树的原理、方法以及python实现——机器学习笔记
qq_45259021的博客
07-06 3928
考虑这样一个药品筛选问题，大批患有同种疾病的不同病人，服用5种候选药后取得同样的效果，现有每个病人服药前的几项生理指标数据，要通过这些数据来得到选药的建议，即要根据任何一个此类病人的生理指标来得到最合适药物的建议，这就可以使用决策树方法，建立以药物为输出变量，以生理指标为输入变量的多分类预测模型。右侧图为一个典型的树深度等于4的决策树。每个椭圆为树的节点，有向箭头将各层节点连在一起构成树的分支，一个分支的上下节点分别成为父、子节点，每个父节点下均仅有2个子节点的称为2叉树，2个以上节点的为多叉树。
机器学习+决策树+python实现对率回归决策树
04-28
概述 调用sklearn.linear_model中的LogisticRegression库，尝试通过对率回归对离散数据进行划分，对每个属性进行预测，选取正确率最大的属性作为根节点，并对该节点的每个属性取值进行划分选择，依此类推，最终绘制一棵决策树。 程序功能 对于给定西瓜数据集3.0，将字符串类型的属性取值转换为数值类型以便模型进行训练，并将连续属性离散化以便选取划分点，通过正确率来选取根节点，最终得到决策树数组。通过dealanddraw(n0, pngname)函数将数组转化为字典类型，绘制决策树，将决策树以图片形式保存在程序的同一目录下。 收获 通过该代码读者能够掌握机器学习课程中对率回归决策树的基本绘制方法，能够根据自己的需求快速的更换数据集，具有一定的应用价值。 不足 对于正确率相同的节点，选取优先遍历的属性作为根节点，与基于信息增益进行划分选择的方法相比，可知两种方法绘制的决策树正确率均为100%，但对率回归方法容易忽略在同一正确率下划分较佳的节点，从而使决策树层数增多，变得更加复杂。
机器学习之优化决策树
qq_54129718的博客
11-25 1361
连续值处理，预剪枝和后剪枝
15- 决策回归树, 随机森林, 极限森林 (决策树优化) (算法)
March_A的博客
02-14 2035
与分类树一样裂分指标，使用的是MSEMAE决策回归树，认为它是分类问题，只是，分的类别多一些！！！只要树，分类回归，其实就是分类多和少的问题少数服从多数，人多力量大，三个臭皮匠顶个诸葛亮。聚合模型所有朋友的意见投票, 少数服从多数（随机森林对应原理公式）牛一点的朋友多给几票，弱鸡一点的少给几票（Adaboost对应原理公式）Bagging 思想 + 决策树就诞生了随机森林。随机森林，都有哪些随机？bagging生成一颗决策树时，随机抽样。
基于Matlab的决策树数据回归预测实现与优化技巧 · Matlab
最新发布
08-12
利用Matlab实现基于决策树的数据回归预测的方法及其优化技巧。首先，作者通过生成带噪声的正弦波数据来模拟现实场景，然后逐步讲解了如何构建和训练回归树模型，包括设置关键参数如MinLeafSize以避免过拟合。接着...
精选资源
一种决策树ID3算法及其优化的实现
01-19
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。构造决策树是采用自上而下的递归构造方法。决策树构造的结果是一棵二叉或多叉树，它的输入是一组带有类别标记的训练数据。...
机器学习篇-ID3决策树 C4.5决策树 CART决策树-回归决策树 剪枝
m0_60916732的博客
10-11 1908
决策树是一种树形结构，树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果, 根节点尤为重要.熵在信息论中代表随机变量不确定度的度量。熵越大，数据的不确定性度越高, 稳定性越低熵越小，数据的不确定性越低, 稳定性越高CART决策树(Classification and Regression Tree)Cart模型是一种决策树模型，它即可以用于分类，也可以用于回归。Cart回归树使用平方误差最小化策略，Cart分类生成树采用的基尼指数最小化策略。名称。
Python决策树和线性回归实现鳆鱼年龄预测
09-19
在本项目中，我们将探究如何利用Python编程语言中的决策树与线性回归技术来进行生物数据的分析和预测。具体而言，我们的目标是通过这两种机器学习方法来预测鳆鱼的年龄。鳆鱼，亦称海螺或鲍鱼，是一种在海洋中广泛...
决策树如何防止过拟合
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sinat_32043495的博客
12-06 2万+
一.什么是过度拟合数据？     过度拟合（overfitting）的标准定义：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。    overfittingt是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟
决策树算法优化(三)
congqi4525的博客
05-08 3750
在数据量很小的情况下，使用决策树能够很快的对数据进行分类，如果数据量大的话，构造决策树将耗费大量的时间，如果用创建好的决策树来进行分类能很好的解决这个问题。 使用pickle存储决策树，使用的时候直接读取。def storeTree(inputTree,filename): fw=open(filename,'wb') pickle.dump(inputTree,fw) f
机器学习算法之决策树（下）决策树优化策略
leva的博客
07-24 3135
某晚上同学生日去唱KTV，他公司的一个美女工程师非要和我拼酒。她说如果她输了可以答应我一件事，而我输了同样也要答应她一件事。 结果我不出意外地赢了，于是迫不及待地带着她回家…嘿嘿嘿… 到家后，我看着她水汪汪的大眼睛，十分深情地说：”麻烦你帮我coding，顺便帮我debug。“ 之后我一个人躲在被窝里暗暗地称赞自己真的太特么机智了！ 决策树优化策略 剪枝优化 决策树过渡拟合一般情况是由于节点太多导致的，剪枝优化对决策树的正确率影响是比较大的，也是最常用的一种优化方式。 Random Forest 利用训练
决策树-分类+回归
Aroon_yuan的博客
12-06 905
决策树，主要用来分类和回归 一、首先看下分类决策树 #载入鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target features = iris.feature_names #载入交叉验证莫模块 from sklearn.cross_validation im...
python 实现对率回归决策树
lazyn的博客
04-27 3456
调用sklearn.linear_model中的LogisticRegression库，尝试通过对率回归对离散数据进行划分，对每个属性进行预测，选取正确率最大的属性作为根节点，并对该节点的每个属性取值进行划分选择，依此类推，最终绘制一棵决策树。
决策树的实现和调优（sklearn,GridSearchCV）
traveler-leon的博客
06-21 9565
前言 上一篇讲了决策树的详细的原理。并手写了ID3的实现。 desision-tree详细原理介绍 本篇就从利用现有sklearn的包，实现决策树 决策树实现 决策树模型简单描述 sklearn提供了两种决策树模型 DecisionTreeClassifier --分类决策树，用于分类任务 DecisionTreeRegressor --回归决策树，用于回归任务 参数介绍 DecisionTreeClassifier 参数 class sklearn.tree.DecisionTreeClassifie
西瓜书作业4.5(对率回归划分决策树/多变量决策树)
Dou
08-27 7117
题目 试编程实现基于对率回归进行划分选择的决策树算法，并为表4.3中数据生成一颗决策树。 思路 1.先处理离散值，通过one-hot对离散值编码成数值。 2.通过梯度下降(暂未尝试牛顿法)求得对率回归的一组参数。 3.通过这组参数将数据分为两类。 4.循环达到决策树停止条件。 (这个题做得比较匆忙，因为晚上要赶火车，图画出来之后没有算精度，但是思路应该是对的。通过梯度下降得到对率回归的一组参数，因...
周志华《机器学习》课后习题解析（第四章）：决策树
红色石头的专栏
05-13 1万+
作者 |我是韩小琦链接 |https://zhuanlan.zhihu.com/p/446666944.1 试证明对于不含冲突数据(即特征向量完全相同但标记不同)的训练集，必存在与训...
决策树（三）：实例调优
qq_42928743的博客
04-16 1986
通过实例对分类和回归决策树进行调优
【机器学习】回归决策树
风口IT猪的成长录
07-16 1万+
回归决策树1. 原理概述2. 算法描述3. 简单实例3.1 实例计算过程3.2 回归决策树和线性回归对比4. 小结 1. 原理概述 上篇文章已经讲到，关于数据类型，我们主要可以把其分为两类，连续型数据和离散型数据。在面对不同数据时，决策树也 可以分为两大类型： 分类决策树和回归决策树。 前者主要用于处理离散型数据，后者主要用于处理连续型数据。 不管是回归决策树还是分类决策树，都会存在两个核心问题： 如何选择划分点？ 如何决定叶节点的输出值？ ⼀个回归树对应着输入空间（即特征空间）的⼀个划分以及在划分单元
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