决策树CART

CART数据属性特征选取思考
最新推荐文章于 2021-08-22 16:53:02 发布
转载 最新推荐文章于 2021-08-22 16:53:02 发布 · 257 阅读 · 0

博客围绕CART展开思考，指出数据属性位置先后不影响特征选取，且数据属性在分类中的重要性往往不同，聚焦信息技术领域的数据处理相关内容。

CART
思考:
1.数据属性位置先后不影响特征选取;
2.数据属性在分类中的重要性往往不同.

pandamax
关注
决策树CART算法理论基础及python实现
m0_46670850的博客
04-03 899
最近看完了李航老师的《统计学习方法》中第五章的决策树，结合书中理论和python代码实践，总结及积累一下知识。
CART决策树
10-16
一个非常完整的CART决策树的python实现，大家可以下过来学习一下
分类回归树CART(上)
weixin_34192816的博客
10-01 544
分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树，上回文我们介绍了基于ID3算法的决策树。作为上篇，这里只介绍CART是怎样用于分类的。 分类回归树是一棵二叉树，且每个非叶子节点都有两个孩子，所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点数多1。 表1 名称 体温 表面覆盖 胎生 产蛋 能飞 水生 有腿 冬眠...
决策树（CART）
星辰的博客
08-22 7809
分类与回归树模型由Breiman等人在1984年提出，是应用广泛的决策树学习方法。CART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。CART是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法。CART假设决策树是二叉树，内部节点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布。 CAR
精选资源
机器学习C++源码解析-决策树cart算法-源码+数据
08-05
总结来说，"机器学习C++源码解析-决策树cart算法-源码+数据"这个资源提供了从理论到实践学习决策树CART算法的全面材料。通过阅读和理解C++源码，开发者可以深入掌握决策树的实现细节，同时也可以通过实际数据运行...
决策树Cart算法源码
06-20
这是我从网上找到的一份决策树Cart算法代码，其中在确定分枝时采用的是熵不纯度确定的方法,代码可以运行.声明这份代码不是我原创的，是从某个网页上下载下来的，不过原作者的代码中许多变量没有作详细注释，我在阅读...
精选资源
CART.zip_CART_cart算法实现_tree_决策树CART_决策树CART MATLAB
07-14
在本资源中，我们关注的是CART（Classification and Regression Trees）算法，这是一种用于创建决策树的特定方法。CART由Leo Breiman等人在1984年提出，适用于分类和回归问题。 1. **CART算法基础**： CART算法...
matlab实现决策树cart算法
02-08
标题与描述概述的知识点是关于如何使用MATLAB实现决策树CART算法的过程。CART（Classification and Regression Trees）算法是一种广泛应用于分类和回归任务的决策树算法，它能够处理数值型和类别型数据，适用于多类...
决策树cart
QAQchichong的博客
06-03 709
decision tree基本概念熵(entropy)基尼指数(Gini index)example决策的可能个数CART分类树剪枝回归树 引：决策树是一种基本的分类和回归算法，思想非常简单，给出一个总体衡量复杂度的公式，然后在使用贪心算法，用局部最优来近似总体最优，并设置终止条件，最后通过剪枝避免过拟合。优点是模型具有可读性，分类速度快(二叉树)。 基本概念 熵(entropy)和基尼指数(Gini index)都是表示随机变量不确定性的度量（针对离散情况，因此是用于分类问题的度量） 熵(entrop
决策树中的CART树
04-25 1926
1、cart树的介绍 :    Classification and Regression Trees (CART): (L. Breiman, J. Friedman, R.Olshen, C. Stone)    cart模型是一种决策树模型,它既可以用于分类,也可以用于回归,其学习可以分为两步:        （1）决策树生成：用训练数据生成决策树，生成树尽可能大        （2）决策树...
决策树之CART
cg896406166的博客
11-06 776
决策树之CART 本系列分享由三篇博客组成，建议从前往后阅读学习。 决策树之ID3 决策树之C4.5 决策树之CART 0.引言 前面我们讲到了决策树算法ID3，和C4.5。C4.5是在ID3的基础上发展而来的，C4.5还存在的缺陷有： 1)C4.5不能解决回归的问题。 2)C4.5需要进行多个对数计算，效率比较低。 3)对于离散型变量中变量值较多的情况只能生成多叉树。 在CA...
深入解析决策树Cart算法源码与注释
### 决策树Cart算法概述 决策树是一种常用的分类与回归方法，其基本思想是以树形结构表示决策集合，通过一系列规则对样本进行分类。CART（Classification and Regression Trees，分类与回归树）算法是众多决策树...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值