一.决策树的类型  在数据挖掘中,决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标. 回归树 的输出是一个实数 (比如房子的价格,病人呆在医院的时间等). 术语分类和回归树 (CART) 包括了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同点-比如处理在何处分裂的问题. 分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树,之前我们介绍了基于ID3和C4.5算法的决策树. 这里仅仅介绍CART是如何用于分类

一.CART决策树模型概述(Classification And Regression Trees)   决策树是使用类似于一棵树的结构来表示类的划分,树的构建可以看成是变量(属性)选择的过程,内部节点表示树选择那几个变量(属性)作为划分,每棵树的叶节点表示为一个类的标号,树的最顶层为根节点. 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法.​​决策树算法属于有指导的学习,即原数据必须包含预测变量和目标变量.决策树分为分类决策树(目标变量为分类型数

分类-回归树模型(CART)在R语言中的实现 CART模型 ,即Classification And Regression Trees.它和一般回归分析类似,是用来对变量进行解释和预测的工具,也是数据挖掘中的一种常用算法.如果因变量是连续数据,相对应的分析称为回归树,如果因变量是分类数据,则相应的分析称为分类树. 决策树是一种倒立的树结构,它由内部节点.叶子节点和边组成.其中最上面的一个节点叫根节点. 构造一棵决策树需要一个训练集,一些例子组成,每个例子用一些属性(或特征)和一个类别标记来描述.

之前有文章介绍过决策树(ID3).简单回顾一下:ID3每次选取最佳特征来分割数据,这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的.按照某种特征切分数据后,该特征在以后切分数据集时就不再使用,因此存在切分过于迅速的问题.ID3算法还不能处理连续性特征. 下面简单介绍一下其他算法: CART 分类回归树 CART是Classification And Regerssion Trees的缩写,既能处理分类任务也能做回归任务. CART树的典型代表时二叉树,根据不同的条件将分类. CART树构建算法 与I

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,例如常见到的分段函数,不可能用全局线性模型来进行拟合. 树回归将数据集切分成多份易建模的数据,然后利用线性回归进行建模和拟合.这里介绍较为经典的树回归CART(classification and regression trees,分类回归树)算法. 2.分类回归树基本流程 构建树: 1.找到[最佳待切分

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组合,连续值需要找到一个合适的分割点把特征切分为前后两块 这里不考虑特征的减少问题 切分数据的不同:根据大于和小于等于切分数据集 def splitDataSet(dataSet, axis, value,threshold): retDataSet = [] if threshold == 'lt

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),自适应增强(AdaBoost) Bagging和AdaBoost算法再分类的时候,是让所有的弱分类器同时发挥作用.它们之间的区别每个弱分离器是否对后来的blending生成G有相同的权重. Decision Tree是一种有条件的融合算法,每次只能根据条件让某个分类器发挥作用. 二.基本决策树算法 1.用递

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,该特征在之后的算法执行过程中将不会在起作用,这种切分方法比较迅速,但是一个比较明显的缺点是不能直接处理连续型的特征,只有事先将连续型的数据转换成离散型才能再ID3算法中使用. CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术,将当前的样本集分为两个子

决策树的剪枝 决策树为什么要剪枝?原因就是避免决策树“过拟合”样本.前面的算法生成的决策树非常的详细而庞大,每个属性都被详细地加以考虑,决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的.因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个树表现堪称完美,它可以100%完美正确得对训练样本集中的样本进行分类(因为决策树本身就是100%完美拟合训练样本的产物). 但是,这会带来一个问题,如果训练样本中包含了一些错误,按照前面的算法,这些错误也会100%一点不留得被决策树学习了,这就是

概要 本部分介绍 CART,是一种非常重要的机器学习算法.   基本原理   CART 全称为 Classification And Regression Trees,即分类回归树.顾名思义,该算法既可以用于分类还可以用于回归. 克服了 ID3 算法只能处理离散型数据的缺点,CART 可以使用二元切分来处理连续型变量.二元切分法,即每次把数据集切分成两份,具体地处理方法是:如果特征值大于给定值就走左子树,否则就走右子树.对 CART 稍作修改就可以处理回归问题.先前我们使用香农熵来度量集合的无组

秒懂机器学习---分类回归树CART 一.总结 一句话总结: 用决策树来模拟分类和预测,那些人还真是聪明:其实也还好吧,都精通的话想一想,混一混就好了 用决策树模拟分类和预测的过程:就是对集合进行归类的过程(归类自然也就给出了预测,因为某类的结果一般是一样的) 1.CART( Classification And Regression Tree)算法是什么? 分类回归树算法 决策树的一种实现 2.CART( Classification And Regression Tree)算法的实质是什么?

在之前的决策树到集成学习里我们说了决策树和集成学习的基本概念(用了adaboost昨晚集成学习的例子),其后我们分别学习了决策树分类原理和adaboost原理和实现, 上两篇我们学习了cart(决策分类树),决策分类树也是决策树的一种,也是很强大的分类器,但是cart的深度太深,我们可以指定cart的深度使得cart变成强一点的弱分类器. 在决策树到集成学习我们提到,单棵复杂的决策树可以达到100%,而简单的集成学习只能有85%的正确率,下面我们尝试用强一点的弱分类器来看下集成学习的效果有没有提

前面我们了解了决策树和adaboost的决策树墩的原理和实现,在adaboost我们看到,用简单的决策树墩的效果也很不错,但是对于更多特征的样本来说,可能需要很多数量的决策树墩 或许我们可以考虑使用更加高级的弱分类器,下面我们看下CART(Classification And Regression Tree)的原理和实现吧 CART也是决策树的一种,不过是满二叉树,CART可以是强分类器,就跟决策树一样,但是我们可以指定CART的深度,使之成为比较弱的分类器 CART生成的过程和决策树类似,也是

http://topepo.github.io/caret/feature-selection-overview.html

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价,叶子节点的值使用多数表决,那么回归树呢?我们直接看之前的一个数据集(天气与是否出去玩,是否出去玩改成出去玩的时间) sunny hot high FALSE 25 sunny hot high TRUE 30 overcast hot high FALSE 46 rainy mild high

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,再将这一小部分放大处理,使用线性的方法增加准确率呢? Part I:  树的枝与叶 枝:二叉 or 多叉? 在AdaBoost的单决策树中,对于连续型数据构建决策树,我们采取步进阈值切分2段的方法.还有一种简化处理,即选择子数据集中的当前维度所有不同的值作为阈值切分. 而在CART里,大于阈值归为左孩子,小于阈值

一.CART分类与回归树 资料转载: http://dataunion.org/5771.html        Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm.顾名思义,CART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).模型树(Model Tree),两者在建树的过程稍

决策树模型 内部节点表示一个特征或者属性,叶子结点表示一个类.决策树工作时,从根节点开始,对实例的每个特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子节点中,这时的每一个子节点对应着特征的一个取值,如此递归的对实例进行测试并分配,直到达到叶节点,最后将实例分配到叶节点所对应的类中. 决策树具有一个重要的性质:互斥并且完备.每一个实例都被一条路径或一条规则所覆盖,而且只被一条路径或一条规则所覆盖,这里所谓覆盖是指实例的特征与路径上的特征一致或实例满足规则的条件. 决策树与条件概率分布 决策树将特种空间

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题,下面对分别对其进行介绍. 1.回归树:使用平方误差最小准则 训练集为:D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}. 输出Y为连续变量,将输入划分为M个区域,分别为R1,R2,…,RM,每个区域的输出值分别为:c1,c2,…,cm则回归树模型可表示为: 则平方误差为: 假如使

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