85-决策树解决回归问题

最新推荐文章于 2024-06-20 17:47:39 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41033011/article/details/109245897
本文探讨了如何利用决策树解决回归问题，指出当决策树的叶节点输出为具体数值时，即为回归任务。通过sklearn库，我们可以方便地构建和应用决策树回归模型。此外，还提到了过拟合的识别，通常通过学习曲线来观察模型的泛化能力。

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决策树解决回归问题

  
  之前都是使用决策树来解决分类的问题，其实决策树思想可以非常容易的解决回归问题。当我们使用 CART 将这颗决策树建立出来之后，相应的在每一个叶子节点其实都包含了若干个数据，如果这些数据输出值是类别的话，那么它就是一个分类问题；如果输出值是一个具体的数值的话，那么它就是一个回归问题。
  
  下面我们就来看看 sklearn 封装的决策树是怎样解决回归问题的。
  
  
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  说到过拟合，我们回忆一下之前学习的直观的看到过拟合和欠拟合的情况就是学习曲线。
  
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  具体代码见 85 决策树解决回归问题.ipynb

决策树回归
ckyll的博客
05-22 1032
与分类决策树类似，回归决策树通过递归地将数据集分割成越来越小的子集来构建树结构，但不同的是，它在每个叶节点上预测的是一个数值（目标变量的平均值或中位数等）而非类别。在初始化过程中，指定了一些超参数，如决策树的最大深度 max_depth=5、内部节点拆分所需的最小样本数 min_samples_split=20、叶节点所需的最小样本数 min_samples_leaf=10、以及用于寻找最佳拆分的特征数 max_features='sqrt'。在回归问题中，决策树用于预测连续值的输出，如价格或温度等。
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 1759
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。
利用决策树求解回归问题
02-09
利用决策树求解回归问题，比较不同的depth下，决策树的效果
将决策树用于回归
芳樽里的歌的博客
07-12 2550
如何利用决策树进行回归
决策树回归解决问题
qq_47224223的博客
04-25 564
决策树解决回归问题 如果输出是一个具体的数,这就是一一个回归问题，相应的一一个新的样本点到了决策树之后，使用决策树以后到达叶子 节点中，就可以用叶子节点中相应的数据输出值的平均值来作为预测的结果 具体实现(在notebook中) 加载好需要的类库，使用波士顿房价这个数据集，对数据集进行训练数据集和测试数据集的分类 调用DecisionTreeRegressor类即可，使用默认的构造参数,创建好以后对数据集进行训练 调用DecisionTreeRegressor类即可，使用默认的构造参数,创建好以后对数据..
CART回归树
weixin_43461341的博客
10-23 1822
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Albert201605/article/details/81865261 核心：划分点选择 + 输出值确定。 一、概述 决策树是一种基本的分类与回归方法，本文叙述的是回归部分。回归决策树主要指CART(classification and regression tree)算法，内部结点特征的取值为“是”和“否”， 为二叉树结构。 所谓回归，就...
rule-engine-决策树
12-06
压缩包文件列表中包含的“readme.txt”文件通常用于提供项目的说明文档，它可能会包含决策树引擎的安装指南、使用方法、示例以及可能遇到的问题和解决方案。开发者和使用者都可以通过阅读这个文件来快速了解如何使用...
机器学习-决策树之回归树
weixin_43213268的博客
04-13 2415
一、决策树之回归树- DecisionTreeRegressor 1.参数 sklearn.tree.DecisionTreeRegressor (criterion=’mse’, splitter=’best’, max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0, max_feat...
udp_tree-决策树
最新发布
01-26
标题中的"udp_tree-决策树"指向了一个特定的主题，即使用决策树模型解决与UDP（User Datagram Protocol，用户数据报协议）相关的问题。UDP是一种无连接的网络传输协议，它允许数据包在网络中以任何顺序到达，但不...
决策树回归算法
08-20
决策树回归算法是一种基础的机器学习算法，主要用于回归分析，在分类问题中也有应用。其核心思想是将特征空间划分成若干...这对于我们深入研究数据挖掘和机器学习领域，尤其是在解决回归问题方面具有十分重要的意义。
PyTorch下，使用list放置模块，导致计算设备不一的报错
2401_85327249的博客
06-20 863
在复现 Transformer 代码的训练阶段时，发生报错： RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!
用决策树模型求解回归问题（regression tree）
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weixin_47151388的博客
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决策树 – 回归
sakura_saku的博客
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决策树算法处理分类及回归问题的原理及python代码实现
weixin_71894495的博客
08-16 1592
本文讲解了决策树的原理以及信息熵和基尼系数对决策树分类的作用，并通过手写代码进一步阐述了决策树的实现原理。最后通过调用sklearn封装的函数使用决策树算法解决分类及回归问题，以及函数中诸多超参数的含义。
回归决策树
devinwood的博客
11-11 535
决策树是处理分类的常用算法，但它也可以用来处理回归问题，其关键在于选择最佳分割点，基本思路是：遍历所有数据，尝试每个数据作为分割点，并计算此时左右两侧的数据的离差平方和，并从中找到最小值，然后找到离差平方和最小时对应的数据，它就是最佳分割点。sklearn.tree.DecisionTreeRegressor函数即利用决策树处理回归问题，树的深度越高拟合效果越好，也更容易发生过拟合。
决策树-回归
weixin_30578677的博客
04-07 164
决策树常用于分类问题，但是也能解决回归问题。 在回归问题中，决策树只能使用cart决策树，而cart决策树，既可以分类，也可以回归。 所以我们说的回归树就是指cart树。 为什么只能是cart树 1. 回想下id3，分裂后需要计算每个类别占总样本的比例，回归哪来的类别，c4.5也一样 2. 回归问题肯定是连续属性，所以只能二划分，而cart树是强制的二叉树 回归树...
决策树解决回归问题的代码
06-08
以下是使用sklearn库构建决策树进行回归问题的代码示例： ```python from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import train...
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