本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第23篇文章,我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法. CART算法全称是Classification and regression tree,也就是分类回归树的意思.和之前介绍的ID3和C4.5一样,CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现.决策树这个模型一共有三种实现方式,前面我们已经介绍了ID3和C4.5两种,今天刚好补齐这最后一种. 算法特点 CART称为分类回归树,从名字上我们也看得出来…

机器学习十大算法之KNN算法 前段时间一直在搞tkinter,机器学习荒废了一阵子.如今想重新写一个,发现遇到不少问题,不过最终还是解决了.希望与大家共同进步. 闲话少说,进入正题. KNN算法也称最近邻居算法,是一种分类算法. 算法的基本思想:假设已存在一个数据集,数据集有多个数值属性和一个标签属性,输入一个新数据,求新数据的标签. 步骤如下: 先将新数据拷贝n份,形成一个新的数据集: 逐行计算新数据集与原数据集的距离: 按距离长度排序后,统计前K个数据里,那个标签出现的次数最多,新数据就标记…

机器学习十大算法 之 kNN(一) 最近在学习机器学习领域的十大经典算法,先从kNN开始吧. 简介 kNN是一种有监督学习方法,它的思想很简单,对于一个未分类的样本来说,通过距离它最近的k个"邻居",来判断这个样本的类别.kNN也是一种lazy learning(不知道中文是啥)技术,训练代价小.分类代价大.算法的要点有四个: 训练集 k的取值 距离的衡量方式 决定未知样本类别的方式 尽管kNN理解和实现起来都很简单,但是在某些应用上仍然有较好的表现.Cover和Hart指出,在一些合…

目录 决策树CART算法 一.决策树CART算法学习目标 二.决策树CART算法详解 2.1 基尼指数和熵 2.2 CART算法对连续值特征的处理 2.3 CART算法对离散值特征的处理 2.4 CART算法剪枝 2.4.1 生成剪枝后的决策树 2.4.2 选择最优子树 2.5 CART算法剪枝流程 2.5.1 输入 2.5.2 输出 2.5.3 流程 三.决策树CART算法流程 3.1 输入 3.2 输出 3.3 分类CART树算法流程 3.4 回归CART树算法流程 3.4.1 处理连续值…

CART生成 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,将输入空间即特征空间划分为有限个单元,并在这些单元上确定预测的概率分布,也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布. CART算法由以下两步组成: 决策树生成:基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大: 决策树剪枝:用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树,这时损失函数最小作为剪枝的标准. CART决策树的生成就是…

本文来自<机器学习实战>(Peter Harrington)第九章"树回归"部分,代码使用python3.5,并在jupyter notebook环境中测试通过,推荐clone仓库后run cell all就可以了. github地址:https://github.com/gshtime/machinelearning-in-action-python3 转载请标明原文链接 1 原理 CART(Classification and Regression Trees,分类回归…

本文结构: CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 CART - Classification and Regression Trees 分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题,最先由 Breiman 等提出. 分类树的输出是样本的类别, 回归树的输出是一个实数. CART算法有两步: 决策树生成和剪枝. 决策树生成:递归地构建二叉决策树的过程,基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大: 自上而下从根开始建立节点,在每个节点处要选择一个最好的属性来分裂,使得…

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo…

1 简介 1.1 介绍 1.2 生成步骤 CART树算法由以下两步组成:(1)决策树生成:基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大;(2)决策树剪枝:用验证数据集对己生成的树进行剪枝并选择最优子树,这时用损失函数址小作为剪枝的标准. 2 算法 2.1 回归树 对回归树用平方误差最小化准则,生成二叉树. 2.1.1 回归树生成 2.2 分类树 对分类树用基尼指数(Gini imlex)最小化准则,进行特征选择,生成二叉树. 2.2.1 分类树生成 2.3 剪枝 CART剪枝算法由两步组成:…

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