CART之回归树python代码实现

最新推荐文章于 2025-07-09 10:06:06 发布
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#机器学习

本文详细介绍了CART（Classification And Regression Tree）回归树的原理，包括基尼指数在分类问题中的应用和均方差在回归问题中的作用。CART算法涉及特征选择、回归树生成和剪枝三个主要步骤。在特征选择中，选取使总方差最小的特征和特征值。在生成回归树时，根据最佳划分特征和特征值进行二元切分。最后，通过剪枝优化树结构，比较合并前后总方差来决定是否剪枝。并提供了数据集和相关代码实现的参考。

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一、CART ( Classification And Regression Tree) 分类回归树

1、基尼指数：

在分类问题中，假设有 K K 个类，样本点属于第 k 类的概率为 Pk P k ，则概率分布的基尼指数定义为：
Gini(P)=

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【数据分析】CART（分类与回归树）Python实战（全源码）
梦想起飞的地方
06-02 622
CART（分类与回归树）是Breiman等人提出的经典决策树算法，兼具分类与回归功能。该算法通过递归二分法构建树结构，分类任务使用基尼指数衡量纯度，回归任务采用残差平方和评估拟合效果。核心流程包括贪心算法分割节点、剪枝处理防止过拟合。CART模型具有解释性强、抗异常值等优点，但也存在易过拟合、高方差等局限。其衍生算法包括随机森林和GBM等，广泛应用于金融、生态等领域。Scikit-learn中的决策树实现即基于CART算法。
使用Python构建CART决策树回归模型
m0_73500130的博客
05-29 537
决策树回归模型是一种基于树结构的回归模型，用于预测连续数值的输出。与分类决策树不同，回归决策树的叶子节点包含的是一个具体的数值预测，而不是类别标签。
回归树的原理及其 Python 实现
Python开发者
08-12 2866
（点击上方公号，快速关注我们）本文来自作者「李小文」的投稿公号平台，首发「Python开发者」提到回归树，相信大家应该都不会觉得陌生（不陌生你点进来干嘛[捂脸]），大名鼎...
Python实现回归树
qq_27245709的博客
06-30 6561
转载自http://www.cnblogs.com/hemiy/p/6268123.html，仅用作个人学习。 目录 1、连续和离散型特征的树的构建 2、CART回归树 2.1 构建树2.2 剪枝 3、模型树4、实例：树回归与标准回归的比较   正文 ---------------------------------------------------
分类与回归树（CART）算法实战指南
最新发布
weixin_28850145的博客
07-09 345
基尼不纯度（Gini Impurity）是衡量数据集中一个随机选中的样本被错误分类的概率的指标。该概念最早由意大利统计学家科拉多·基尼提出，并被应用于决策树算法中，以评估划分数据集的“纯度”。在分类任务中，当我们面对一个数据集，希望将其划分为两个子集时，基尼不纯度衡量的是这种划分的随机性，或者说不纯度。基尼不纯度的计算公式如下：其中，( p_i ) 是第 ( i ) 类样本在总样本中的比例，( J ) 是类别总数。
机器学习之树回归——CART算法（Python代码）
yilulvxing的博客
12-22 4411
一：背景         线性回归包含了强大的方法，但这些方法创建的模型需要拟合所有的样本（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间的关系十分复杂时，构建全局模型的想法就显得太难了。而且现实生活中很多数据都是非线性的，不可能使用全局线性模型来拟合这些数据。         一种可行的方法时将数据集切分成很多分容易建模的数据，然后可利用线性回归技术来建模。如果切分后的仍然难以拟合线...
CART回归树源码_python+numpy
qq_41299133的博客
02-08 1421
CART回归树源码_python+numpy总结 代码如下（示例）： #philchen CART_regression import numpy as np """ function MSE to compute the mean square error """ def MSE(x,y): return np.sum((x - y)**2) """ function CARTReg is for to compute the regression tree inp.
CART回归树(python实现)
qq_45830471的博客
07-23 1634
CART树全名叫做分类回归树，它既可以用于分类还可以用于回归，这里主要讲解回归树。回归树从字面上理解就是使用树模型来做回归问题。
决策树(二)：CART回归树与Python代码
mabel爱消消乐的博客
03-13 3357
上一篇介绍了决策树的基本概念，特征划分标准及ID3､C4.5和CART分类树的算法，本文着重对CART回归树的内容进行补充。 本文概览： 首先介绍CART回归树的算法，然后是创建CART回归树的主要步骤，最后是实现该过程的Python代码。 一、CART回归树算法 CART回归树处理的是回归问题，数据集的标签不再是离散的类别值，而是一系列的连续值的集合。 CART回归树不同于线性回归模型，不是通过...
机器学习实战之树回归（CART）python实现（附python3代码）
wf592523813的博客
01-09 4832
树回归 CART（Classification And Regression Tree, 分类回归树） 完整代码见github 环境 python3 决策树分类 决策树不断将数据切分成小数据集，直到所有的目标变量完全相同，或者数据不能再切分为止。 决策树是一种贪心算法，它要在给定的时间内做出最佳选择，但不关心是否达到全局最优。 ID3的做法是每次选取当前最佳的特征来分割数据，并按照该特征的所有取值...
CART树回归代码
07-13
CART树回归附件代码
python 实现决策回归树及其数据集
07-02
决策回归树主要用CART算法来实现。本资料包括有决策回归树的python实现以及相应的数据集，可以自动生成相应的决策树图。
分类树与CART树python实现(含数据集)
12-15
分类树与CART树python实现(含数据集)，结构清晰易懂，适合初学者
python决策树之CART分类回归树详解
09-20
主要为大家详细介绍了python决策树之CART分类回归树，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
cart:用 Python 实现的带有随机森林的分类和回归树
07-05
分类和回归树 该软件使用随机森林中的回归树对数据矩阵进行分类。 该软件有两个版本：python 文件夹中的 Python 版本。 有一个 C++ 版本，它在根文件夹中更快更准确。 两个版本都采用并行编程并在多个线程或进程中运行。 运行程序 要运行该程序，请使用以下参数：./randomForest -t training_file -c data_to_classify -p 16 -n 1000 -f 30 -m 0.1 所需参数 -t 培训文件输入矩阵文件来训练树 -s 文件名写入软标签输出到 AUPR 程序的软标签输出 可选参数 -p 16 使用线程池中的 16 个线程来处理树 -n 1000 在森林中使用 1000 棵树 -f 30 对每棵树使用 30 个特征的子集 -g 0.1 继续分裂的平方和的最小增益 增益 = sum_of_squares - (left_squares
带你学习Python如何实现回归树模型
12-17
所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题，树模型当中最经典的自然还是决策树模型，它也是几乎所有树模型的基础。虽然基本结构都是使用决策树，但是根据预测方法的不同也可以分为两种。第一种，树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应，这一种方法称为回归树。第二种，树上的叶子节点对应一个线性模型，最后的结果由线性模型给出。这一种方法称为模型树。 今天我们先来看看其中的回归树。 回归树模型 CART算法的核心精髓就是我们每次选择特征对数据进行拆分的时候，永远对数据集进行二分。无论是离散特征还是连续性特征，一视同仁。CART还有一个特点是使用GINI指数而不是信息增益或者是信息增益比来选择拆分的特征
Python 中的回归树
pydby01的博客
01-04 1506
在上一章关于分类决策树的章节中，我们介绍了决策树模型的基本概念，如何使用 Python 从头开始​​构建它们，以及使用预先打包的 sklearn DecisionTreeClassifier 方法。我们还介绍了决策树模型的优缺点以及重要的扩展和变体。分类决策树的一个缺点是它们需要一个分类缩放的目标特征，例如天气 = {晴天、雨天、阴天、雷雨}。 这里出现了一个问题：例如，如果我们希望我们的树根据房间数量和位置等一些目标特征属性来预测房屋的价格，该怎么办？这里目标特征（奖品）的值不再按类别缩放，而是连续..
CART回归树+预测 python实现
weixin_45478754的博客
05-31 1224
1.CART回归树代码 from numpy import * #加载数据集 def load_data(fileName): dataset = [] fr = open(fileName).readlines() for line in fr: curline = line.strip().split('\t') fltline = list(map(float, curline)) #加上list就是完整功能了，不然只用map会生成内存地址
分类与回归树（CART）的python实现
tiantianzs的博客
11-08 351
# 输入csv数据集，输出平均准确率 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score if __name__ == '__main__': dataset = np.array(pd.read_cs.
CART回归决策树算法详解与Python实现
在建立回归树的过程中，关键步骤包括切分点的选择和输出值的确定。对于切分点选择，文档提到使用最小二乘法，这是一种优化策略，旨在最小化划分后的两个子集内部的平方误差和。具体而言，算法会遍历所有特征及其取值...
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