1.概述

回归树就是用树模型做回归问题,每一片叶子都输出一个预测值。预测值一般是该片叶子所含训练集元素输出的均值,

即 =(|∈)cm=ave(yi|xi∈leafm)。

2.构建过程

回归树采用平方和损失函数

每次选择一个切分变量j和切分点s使得

其中

对于拆分的两个部分继续使用上述方式进行拆分,直至满足停止条件(达到指定深度),

cm是一个叶子节点的预测值,这个问题很明显如果不限制深度最终会达到一个叶子节点只有一条数据的过拟合现象。

GradientTreeBoost
  回归树森林,可用于多分类和而分类,每次随机一部分数据,构建一个回归树,共同组成一个森林,预测结果是森林每个树的预测值求和去平均值的结果。

CART 在分类问题和回归问题中的相同和差异:

  • 相同:

    • 在分类问题和回归问题中,CART 都是一棵二叉树,除叶子节点外的所有节点都有且仅有两个子节点;
    • 所有落在同一片叶子中的输入都有同样的输出。
  • 差异:
    • 在分类问题中,CART 使用基尼指数(Gini index)作为选择特征(feature)和划分(split)的依据;在回归问题中,CART 使用 mse(mean square error)或者 mae(mean absolute error)作为选择 feature 和 split 的 criteria。
    • 在分类问题中,CART 的每一片叶子都代表的是一个 class;在回归问题中,CART 的每一片叶子表示的是一个预测值,取值是连续的。

RegressionTree(回归树)的更多相关文章

  1. 回归树的原理及Python实现

    大名鼎鼎的 GBDT 算法就是用回归树组合而成的.本文就回归树的基本原理进行讲解,并手把手.肩并肩地带您实现这一算法. 1. 原理篇 1.1 最简单的模型 如果预测某个连续变量的大小,最简单的模型之一 ...

  2. CART(分类回归树)

    1.简单介绍 线性回归方法可以有效的拟合所有样本点(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关系十分复杂时,构建全局模型的想法一个是困难一个是笨拙.此外,实际中很多问题为非线性的,例如常 ...

  3. CART:分类与回归树

    起源:决策树切分数据集 决策树每次决策时,按照一定规则切分数据集,并将切分后的小数据集递归处理.这样的处理方式给了线性回归处理非线性数据一个启发. 能不能先将类似特征的数据切成一小部分,再将这一小部分 ...

  4. cart中回归树的原理和实现

    前面说了那么多,一直围绕着分类问题讨论,下面我们开始学习回归树吧, cart生成有两个关键点 如何评价最优二分结果 什么时候停止和如何确定叶子节点的值 cart分类树采用gini系数来对二分结果进行评 ...

  5. 连续值的CART(分类回归树)原理和实现

    上一篇我们学习和实现了CART(分类回归树),不过主要是针对离散值的分类实现,下面我们来看下连续值的cart分类树如何实现 思考连续值和离散值的不同之处: 二分子树的时候不同:离散值需要求出最优的两个 ...

  6. 机器学习技法-决策树和CART分类回归树构建算法

    课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一.决策树(Decision Tree).口袋(Bagging),自适应增 ...

  7. 利用CART算法建立分类回归树

    常见的一种决策树算法是ID3,ID3的做法是每次选择当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征所有可能取值来切分,也就是说,如果一个特征有四种取值,那么数据将被切分成4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后 ...

  8. CART分类与回归树与GBDT(Gradient Boost Decision Tree)

    一.CART分类与回归树 资料转载: http://dataunion.org/5771.html        Classification And Regression Tree(CART)是决策 ...

  9. CART分类与回归树 学习笔记

    CART:Classification and regression tree,分类与回归树.(是二叉树) CART是决策树的一种,主要由特征选择,树的生成和剪枝三部分组成.它主要用来处理分类和回归问 ...

随机推荐

  1. zoj 1483 划分类DP

    还是看了little_w大神写的才知道怎么写,看完发现自己题意也理解错了,里面有个neighboring,意思就是你指定任务的时候指定的是原序列中连续的一段 然后就是怎么DP了,新学了个很好的dp模型 ...

  2. Essay写作没逻辑不要慌,掌握这几点即可

    今天文章的内容,真的是很多很多留学生的最大的问题,没有之一:逻辑.是的,你没有看错,也不用惊讶.大家的essay写作得分不高,很多时候不是因为语言问题.排除很多细节表达的不足,更让教授头疼的居然是:内 ...

  3. kubernter相关内容

    1. Kubernetes 第一章:互联网架构的演变 随着1946年世界上第一台电子计算机的问世网络就随之出现了,只不过当初只是为了解决多个终端之间的连接,这就是局域网的雏形.后来,随着美国国防部高级 ...

  4. SpringBoot+SpringSecurity之如何forword到登录页面

    当我们在项目中引入了SpringSecurity框架进行身份校验的时候,如果某个请求需要用户身份认证,那么SpringSecurity会将用户redirect到登录页面.但是有些时候我们希望是forw ...

  5. ZOJ - 3961 Let's Chat(区间相交)

    题意:给定一个长度为n的序列,A和B两人分别给定一些按递增顺序排列的区间,区间个数分别为x和y,问被A和B同时给定的区间中长度为m的子区间个数. 分析: 1.1 ≤ n ≤ 109,而1 ≤x, y  ...

  6. HDU 5461:Largest Point

    Largest Point Time Limit: 1500/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others) To ...

  7. html特殊字符的写法

    符号 写法 (空格)   <(小于号) < >(大于号) > " " ®(已注册) ® ©(版权) © ™(商标) ™ (半方大的空白)   (全方大的空白 ...

  8. 大数据高可用集群环境安装与配置(07)——安装HBase高可用集群

    1. 下载安装包 登录官网获取HBase安装包下载地址 https://hbase.apache.org/downloads.html 2. 执行命令下载并安装 cd /usr/local/src/ ...

  9. zabbix监控linux 以及监控mysql

    Zabbix监控Linux主机设置方法 linux客户端 :59.128 安装了mysql 配置zabbix的yum源 rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2 ...

  10. 吴裕雄--天生自然JAVA SPRING框架开发学习笔记:Spring AOP(面向切面编程)

    面向切面编程(AOP)和面向对象编程(OOP)类似,也是一种编程模式.Spring AOP 是基于 AOP 编程模式的一个框架,它的使用有效减少了系统间的重复代码,达到了模块间的松耦合目的. AOP ...