有监督学习算法介绍:K近邻与决策树(分类与回归树)
分类与回归树(ClassificationandRegressionTree,CART)是另一种常见的监督机器学习技术,可用于预测产生分类树的分类目标变量或产生回归树的连续目标变量。CART常用于二进制分类或回归。我们用一个简化的公司分类模型对CART进行讨论,分类依据是公司是否增加了向股东支付的股息。该分类需要一个二叉树:一个初始根节点、决...
“海量”专题(134)——基于回归树的因子择时模型
简单来说,决策树(DecisionTree)是一种用于分类以及回归的非参监督学习算法。在因子择时这一问题中,决策树可协助投资者将历史样本按照因子择时变量进行分类,并统计不同市场环境下因子的收益表现。投资者可根据拟合得到的决策树以及当前的市场环境对于因子未来收益进行预测。决策树又可进一步分类为,分类树(ClassificationT...
【今日热搜】决策树
决策树分为分类树和回归树两种:分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树。(《决策树——用一棵树去分析问题》来源:秒懂百科)决策树算法与优势决策树算法主要围绕两大核心问题展开:第一,决策树的生长问题,即利用训练样本集,完成决策树的建立过程。第二,决策树的剪枝问题,即利用检验样本集,对形成...
决策树最最最最最最常被问到的6个基础问题
C4.5算法构造的决策树只能进行分类任务,而CART树既可以做分类,也可以做回归。CART树的本质上是对特征空间进行二元划分,所以CART算法生成的树是一棵二叉树,且可以对类别型变量和数值型变量进行分裂。对分类别变量进行分类时,分为等于该属性和不等于该属性;在对连续型变量进行划分时,分为大于和小于。所以CART...
关于决策树,你一定要知道的知识点!
可见,决策树分类的几何意义和逻辑回归一样,都是在平面上画直线。相比逻辑回归的分类线是一条直线,决策树的分类线是平面上与坐标轴平行的多条直线(一个判断条件对应于一条直线,这些直线共同组成了分类线)。多条直线可以组合成非线性的形式,以处理线性不可分的情况,如图6所示。
从小白到大师:一文Get决策树的分类与回归分析
从最终熵值可看出深度为4的决策树在对花进行分类方面表现得很好(www.e993.com)2024年9月15日。回归树回归树的例子本文将使用波士顿房价(BostonHousing)数据集。这是另一个非常流行的数据集,包含了波士顿教区房屋的信息,共有506个样本和14个属性。出于简化和可视化的考量,这里将只使用两个属性,即MEDV(屋主自住房屋价值的中位数,单元为1000...
机器学习中决策树的原理与算法 | 科普
从名字来看,决策的的意思就是在众多类别中我们需要决策出我们分类的东西是属于哪一个类别,决策离散型的值的叫决策树,决策连续型值的叫回归树。用学术一点的语言就是决策树的输出是离散型随机变量,回归树的输出是连续型随机变量,这篇文章的重点是讲解输出是离散型随机变量的决策树,当你明白决策树的运行机理后,回归...
初学者必读:IBM长文解读人工智能、机器学习和认知计算
决策树的一个重要性质在于它们的内在的组织能力,这能让你轻松地(图形化地)解释你分类一个项的方式。流行的决策树学习算法包括C4.5以及分类与回归树(ClassificationandRegressionTree)。基于规则的系统最早的基于规则和推理的系统是Dendral,于1965年被开发出来,但直到1970年代,所谓的专家系统(expertsys...
图解十大机器学习算法
4、分类和回归树DecisionTree决策树是机器学习的一种重要算法。决策树模型可用二叉树表示。对,就是来自算法和数据结构的二叉树,没什么特别。每个节点代表单个输入变量(x)和该变量上的左右孩子(假定变量是数字)。树的叶节点包含用于进行预测的输出变量(y)。预测是通过遍历树进行的,当达到某一叶节点时停止,并输...
人工智能之CART算法
CART(ClassificationandRegressionTree)分类回归树是一种决策树构建算法。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,内部结点特征的取值为“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...