最小二乘回归树Python实现

最新推荐文章于 2024-10-24 21:55:58 发布
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本文介绍了如何使用Python实现最小二乘回归树。通过选择特征和分割值将数据集分成两部分，随着树的加深，训练误差逐渐减小。虽然对于有限数据集树的VC维可能是无穷，但能实现训练误差为零。

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最小二乘回归树生成

给定数据集D={ ...,(xi,yi),...}, n维的实例 xi 有n个特征, 通过选择一个特征j和该特征取值范围内的一个分割值 s ,将该组数据集分割成两部分:

R1(j,s)={ x | 
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最小二乘回归树生成算法
FeynmanWang的博客
07-26 7780
算法：\qquad 输入：训练数据集 DD； \qquad 输出：回归树 f(x)f(x) . \qquad 在训练数据集所在的输入空间中，递归地将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域上的输出值，构建二叉决策树： \qquad (1) 选择最优切分变量 jj 与切分点 ss，求解minj,s⎡⎣minc1∑xi∈R1(j,s)(yi−c1)2+minc2∑xi∈R2(j,s)(yi−c2)
最小二乘回归树Golang多线程实现
日渐学习
07-04 930
用golang实现了一个多线程的回归树
Java程序员学算法(1) - 最小二乘回归树(Least Squares Regression Tree)
supermig的专栏
08-13 1363
在算法如此时髦的当前，作为一名工程方面的Java程序员，同时也是算法小白，有着追赶时髦的好奇心，尝试着向算法的大门张望一下，因此，在此写一下在门缝中看到的东西。先从能看懂的CART的最小二乘回归树开始，并使用擅长的Java来实现。 首先，进入名词解释，CART（ClassificationAndRegressionTree）和最小二乘法，它们的具体解释还请自己...
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。
机器学习：Python中如何使用最小二乘法
airfish20000的博客
03-08 2538
之所以说”使用”而不是”实现”，是因为python的相关类库已经帮我们实现了具体算法，而我们只要学会使用就可以了。随着对技术的逐渐掌握及积累，当类库中的算法已经无法满足自身需求的时候，我们也可以尝试通过自己的方式实现各种算法。       言归正传，什么是”最小二乘法”呢？       定义：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。  
CART—最小二乘回归树Python实现
xiaoxiao_wen的博客
01-05 3976
CART—最小二乘回归树Python实现 关于CART算法可以参考李航的《统计学习方法》这里不详细叙述，核心思想就是遍历寻找最优切分点来最小化平方损失函数，构建二叉决策树，这里采用递归算法 假设输入数据为 x     0            1          2         3         4         5         6         7         8
李航老师《统计学习方法》第五章：CART算法（最小二乘回归树生成）算法python代码实现
yuzixuan233的博客
10-24 147
【代码】李航老师《统计学习方法》第五章：CART算法（最小二乘回归树生成）算法python代码实现。
数据分享|Python用偏最小二乘回归Partial Least Squares，PLS分析桃子近红外光谱数据可视化
拓端研究室TRL
11-27 1351
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34376PLS，即偏最小二乘（Partial Least Squares），是一种广泛使用的回归技术，用于帮助客户分析近红外光谱数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频如果您对近红外光谱学有所了解，您肯定知道近红外光谱是一种次级方法，需要将近红外数据校准到所要测量的参数的主要参考数据上。这个校准只需在第一次进行。一旦校准完成且稳健...
机器学习概念总结笔记（一）——机器学习算法分类、最小二乘回归、岭回归、LASSO回归
abele280的博客
06-19 2405
原文：https://cloud.tencent.com/community/article/137341 机器学习概念总结 1，机器学习算法分类 1）监督学习： 有train set，train set里面y的取值已知。 2）无监督学习：有train set, train set里面y的取值未知。 3）半监督学习：有train set， train set里面y的取值有些知道有些不知道。 4）增强学习：reinforcement learning， 无train set。 2，常见算法
python 最小二乘回归 高斯核_机器学习技法6-（支持向量回归）
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11-27 808
一.核岭回归线性分类模型加入了L2正则化以后，最佳解是w关于z的线性组合，因此带有L2正则化的线性分类模型能引入核函数，也就是把线性模型变成核函数的形式。在线性回归模型中，损失函数为：当给线性回归模型加入L2正则化以后得到的解是解析解，且解是w关于z的线性组合，此时的回归是岭回归。因此我们可以引入核函数，把岭回归中解w变为解 ，从而得到核岭回归，最终优化目标为：可以采用梯度下降法来求解。求出 ...
最小二乘法python代码示例
03-03
最近由于项目的需要，将最小二乘法的java代码转换成了python。
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12-27
包含python实现偏最小二乘回归的源代码，同时文件中还有所需数据格式
最小二乘回归树 属性选择比率 gbdt基分类器 java
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/**  * 最小二乘回归树      缺失属性还没想好怎么处理好  * @author ysh  1208706282  *  */ public class Cart {     static double MISSINGDATA = -111111111;     int mMaxDepth;              //设定的最大深度     int mMinLeaf; 
python-回归树
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李航博士《统计学习方法》第五章第二题，试用平方误差准则生成一个二叉回归树。 输入数据为： x     0            1          2         3         4         5         6         7         8         9y    4,5       4.75      4.91    5.34    5.80    7.
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本篇为数值分析课程代码实现-多项式最小二乘回归的实现 仅供参考 配置环境 Python3.6 matplotlib numpy # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov 29 21:09:27 2018 多项式回归 @author: hhuaf """ import matplotlib.pyplot as plt from skle...
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研一第一学期刚学习完数值分析，赶上期末复习，复习的时候正好复习到最小二乘法，把离散的点拟合为线性函数，就顺便用python实现一下。正好准备学习机器学习算法这方面，就当是预热吧，我知道机器学习的算法肯定比这个难很多，我还是个新手，不当之处还请大神指点，轻喷。 首先上一下公式： 因为书上记笔记画的很乱就不拍书了，直接百度也能搜到最小二乘法的公式： 解方程组得到的解（a0，a1......a...
回 归 树
weixin_46528566的博客
02-24 1254
小记 因为最近学习了一些关于XGBoost的知识，所以想要把关于树形算法总结学习一下，当初初入机器学习的时候学完分类决策树后就结束了树形算法的学习，接下来几节就是对自己最近学习的树形算法的记录和总结，方便自己回顾。主要学习参考了Microstrong和李航老师的统计学习方法 在初入机器学习的时候，学习了分类决策树，在之前的博客中也写过，用id3算法实现，在这里又继续学习了回归决策树。其二者的区别就是： 分类决策树用于处理离散性数据，而回归决策树处理连续性数据。* CART分类树是一种二分递归分割的技术，.
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sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频教程） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share ...
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