CART之回归树构建

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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
06-02 790
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。
Regression Tree 回归树
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1. 引言 AI时代，机器学习算法成为了研究、应用的热点。当前，最火的两类算法莫过于神经网络算法（CNN、RNN、LSTM等）与树形算法（随机森林、GBDT、XGBoost等），树形算法的基础就是决策树。决策树因其易理解、易构建、速度快的特性，被广泛应用于统计学、数据挖掘、机器学习领域。因此，对决策树的学习，是机器学习之路必不可少的一步。 根据处理数据类型的不同，决策树又分为两类：分类决策树与...
树回归
qq_15037067的博客
02-17 555
1.CART算法 当数据的特征非常多并且特征之间的关系非常复杂时，或者要求的问题不是线性时，就不能用全局线性模型来拟合数据，一种可行的方法是先把数据分成多份容易建模的数据，然后利用回归来建模。 CART(分类回归树）既可以用作分类也可以用来回归，是非常著名的树构建算法，他用二元切分处理连续型变量，如果特征值大于给定值就走左子树，否则就走右子树 def loadDataSet(fileName
2-6 经典机器学习算法-决策树-CART回归树构建
记录与分享AI资料与学习过程
01-29 1589
经典机器学习算法-决策树-CART回归树构建 1、简述决策树的构建过程 2、决策树常见的决策树算法有哪些？请描述它们在进行树的生成过程中，具体的特征选择算法，以及它们的对比？ 3、CART回归树构建过程 4、决策树的优缺点 5、决策树如何防止过拟合？说说具体方法。
Python中CART分类回归树算法详解
最新发布
07-22
本文重点阐述了 Python 中的 CART 分类回归树。CART，即分类与回归树，是一种经典的决策树算法。它既可以用于分类任务，也能处理回归问题，具有很强的实用性。在分类任务中，CART 能够根据特征将数据划分到不同的...
集成学习终篇：从CART回归树开始，经历BDT、GBDT彻底理解XGBoost - 知乎1
08-03
总结来说，从CART回归树到GBDT，再到XGBoost，我们可以看到集成学习和梯度提升技术如何逐步优化预测性能，通过结合多个简单模型，构建出强大的预测系统。这种逐步拟合残差和优化损失函数的过程，使得模型能够在复杂...
决策树—CART分类树，CART回归树快速理解
weixin_66551331的博客
05-18 886
在每次迭代中，CART选择最优的特征及其取值来分割数据，以使得生成的子集中的数据尽可能“纯净”，即属于同一类别或具有相似的目标变量值。在构建树的过程中，可以通过适当的策略（如将缺失值视为一个特殊的类别或根据其他特征的值进行估计）来处理缺失值。根据输入的特征，通过决策树的判定条件逐步判断，直到确定所属的类别或预测的值。建立决策树：根据划分的结果，递归地构建决策树，直到每个子集中的数据都属于同一类别，或者达到预定义的停止条件。：与分类树不同，回归树预测的是连续型的数值，而不是类别标签。
CART回归树--决策树
ǫɪ ԃα√‘的博客
01-28 1620
决策树的关键问题 这么多特征，使用哪个特征先进行子表划分? CART回归树 原始数据集S，此时树的深度depth=0; 针对集合S，遍历每一个特征的每一个value, 用该value将原数据集S分裂成2个集合:左集合left(<=value的样本)、右集合right(>value的样本)，分别计算这2个集合的mse，找到使(left_mse+right_mse)）最小的那个value，记录下此时的特征名称和value，这个就是最佳分割特征以及最佳分割值; 找到最佳分割特征以及最佳分割valu
CART回归树的构建
suv1234的博客
05-20 1098
回归树的运行流程与分类树基本类似，但有以下两点不同之处：  1. 回归树的每个节点得到的是一个预测值而非分类树式的样本计数.   2. 第二，在分枝节点的选取上，回归树使用了最小化均方差 from numpy import * def loadDataSet(fileName): #general function to parse tab
分类回归树-classification and regression tree-CART
我们的时光！
04-08 4854
————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— 决策树之C4.5 上面讨论的决策树的ID3算法，属性只能是枚举型的（离散的），当然属性值可以是连续的数值型，但是需要对这些数据进行预处理，变为离散型的，才可以运用ID3算法。 所以Ross Quinlan又提出了C4.5算法，能够处理属性
分类与回归树（CART）
weixin_33896726的博客
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一、CART简介 　　分类与回归树（calssification and regression tree，CART）是决策树算法中的一种，与其他决策树算法相同，同样由特征选择，树的生成与剪枝组成。CART被广泛应用，且被用于树的集成模型，例如，GBDT、RF等集成算法的基学习器都是CART树。决策树是典型的非线性模型，GBDT和RF因此也是非线性模型。 　　决策树的经典算法包括ID3、C4.5...
Cart分类树算法之原理篇
happiness的专栏
08-26 5205
 CART算法由一下两步组成： （1）决策树的生成：基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大； （2）决策树的剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时用损失函数最小作为剪枝的标准。   CART生成 决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程，对回归树用平方误差最小准则，对分类树用基尼指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。   下面我只描述分类树的生
决策树之CART（分类回归树）详解
zhihua_oba的博客
05-15 6万+
决策树之CART（分类回归树）详解 主要内容 CART分类回归树简介 CART分类回归树分裂属性的选择 CART分类回归树的剪枝 1、CART分类回归树简介   CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可以做分类或者回归。如果待预测结果是离散型数据，则CART生成分类决策树；如果待预测结果是连续型数据，则CART生成回归决策树。数据对象的属性特征为离散型或连续型，并不是区别分类树...
CART分类与回归树
haizhiguang的专栏
09-10 2万+
一、CART分类与回归树 资料转载： http://dataunion.org/5771.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_afe2af380102x020.html      Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种，并且是非常重要的决策树，属于Top Ten Machine Learning A...
机器学习经典算法详解及Python实现--CART分类决策树、回归树和模型树
Adan
12-30 2万+
Classification And Regression Tree(CART)是一种很重要的机器学习算法，既可以用于创建分类树（Classification Tree），也可以用于创建回归树（Regression Tree），本文介绍了CART用于离散标签分类决策和连续特征回归时的原理。决策树创建过程分析了信息混乱度度量Gini指数、连续和离散特征的特殊处理、连续和离散特征共存时函数的特殊处理和后剪枝；用于回归时则介绍了回归树和模型树的原理、适用场景和创建过程。个人认为，回归树和模型树可以被看做“群落分类
cart决策树回归模型的构建
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### 使用CART算法构建决策树回归模型 CART（Classification and Regression Trees）是一种经典的决策树算法，可以用于解决分类和回归问题。在回归任务中，CART通过递归分裂数据集，以最小化每个节点的不纯度来构建一棵二叉树。以下是如何使用CART算法构建决策树回归模型的具体步骤。 #### 1. 数据准备 首先需要准备好训练数据，包括特征和目标变量。通常将数据划分为训练集和测试集，以便评估模型性能。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd # 假设加载一个CSV文件作为示例数据 data = pd.read_csv('your_data.csv') # 分离特征和目标变量 X = data.drop('target_column', axis=1) # 特征 y = data['target_column'] # 目标变量 # 将数据划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` #### 2. 构建CART回归模型 使用Scikit-learn库中的`DecisionTreeRegressor`类，可以轻松地实现CART回归模型。该类默认使用均方误差（MSE）作为分裂准则。 ```python from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # 创建决策树回归模型实例 model = DecisionTreeRegressor(random_state=42) # 拟合训练数据 model.fit(X_train, y_train) ``` #### 3. 模型评估 训练完成后，可以通过测试集评估模型性能。常用的回归评估指标包括均方误差（MSE）和决定系数（R²）。 ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"Mean Squared Error: {mse}") # 计算R²得分 r2 = r2_score(y_test, y_pred) print(f"R^2 Score: {r2}") ``` #### 4. 模型保存与加载 训练好的模型可以保存到磁盘，以便后续直接加载并使用。 ```python from joblib import dump, load # 保存模型 dump(model, 'cart_regression_model.joblib') # 加载模型 loaded_model = load('cart_regression_model.joblib') ``` #### 5. 进行预测 加载模型后，可以使用它对新数据进行预测。 ```python # 示例预测对象 jack = { 'Feature1': [value1], 'Feature2': [value2], ... } # 转换为DataFrame格式 df_predict = pd.DataFrame(jack) # 进行预测 prediction = loaded_model.predict(df_predict) print(prediction) ``` #### 6. 参数调优 可以通过调整超参数来优化模型性能，例如设置最大深度、最小样本分割数等。 ```python # 创建带有自定义参数的决策树回归模型 model = DecisionTreeRegressor(max_depth=5, min_samples_split=10, random_state=42) # 再次拟合数据 model.fit(X_train, y_train) ``` #### 7. 树结构可视化 如果希望直观查看决策树的结构，可以使用`plot_tree`函数进行可视化。 ```python from sklearn.tree import plot_tree import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(20,10)) plot_tree(model, feature_names=X.columns, filled=True, fontsize=10) plt.show() ``` ###
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