作为机器学习的小白和matlab的小白自己参照 python的 《机器学习实战》 写了一下分类回归树，这里记录一下。关于决策树的基础概念就不过多介绍了，至于是分类还是回归。。我说不清楚。。我用的数据集是这个http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone 就是通过一些属性来预测鲍鱼有多少头，下面看一下Length / continuous /
如果目标变量是离散变量，则是classfication Tree分类树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。（1）分类树两个关键点：将训练样本进行递归地划分自变量空间进行建树‚用验证数据进行剪枝。（2）对于离散变量X（x1…xn）处理：分别取X变量各值的不同组合，将其分到树的左枝或右枝，并对不同组合而产生的树，进行评判，找出最佳组合。如果只有两个取值，直接根据这两个值就可以划分树。取值多
在目前的Mysql数据库中，使用最广泛的是innodb存储引擎。innodb确实是个很不错的存储引擎，就连高性能Mysql里都说了，如果不是有什么很特别的要求，innodb就是最好的选择。当然，这偏文章讲的是TokuDB，不是innodb，相比innodb，TokuDB有着自己的特点。BTree和Fractal tree的比较：目前无论是SQL Server，还是MySQL的innodb，都是用的
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2024-01-02 11:59:13
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二叉树:二叉查找树,笛卡尔树,MVP树,Top tree,T树平衡二叉树:AA树
原创
2022-05-26 00:20:14
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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成：
决策树（Disicion tree） A decision tree is a flowchart-like structure in which each internal node represents a "test" on an attribute (e.g. whether a coin flip comes up heads or tails), each bran
CART 树简介在上一篇文章中，主要介绍了 ID3 和 C4.5 决策树。它们利用信息增益和信息增益比划分数据集。但是这两种决策树是有缺陷的，即按某特征划分后，该特征将不会在后面的划分中出现。这就导致了划分过于迅速，从而影响分类结果。在这篇文章中将要介绍的 CART（Classification And Regression Tree）树，即分类回归树利用二分策略，有效地避免了划分过于迅速这一问题
1 CART，又名分类回归树CART，分类回归树，是几乎所有复杂决策树算法的基础，有以下特点：（1）CART是一棵二叉树； （2）CART既能是分类树，又能是回归树，由目标任务决定； （3）当CART是分类树时，采用GINI值作为结点分裂的依据；当CART是回归树时，采用MSE(均方误差)作为结点分裂的依据；2 分类树和回归树的区别？针对分类任务，就是分类树；针对回归任务，就是回归树。分类任务：预
决策树一 、概述二、决策树的准备工作2 特征选择2.1香农熵2.2信息增益2.3数据集的最佳切分方式2.4按照给定列切分数据集三、递归构建决策树四、决策树的存储五、决策树分类效果 一 、概述决策树： 是有监督学习的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。 决策树分为分类树和回归树，本章主要是分类树。二、决策树的准备工作决策树的构建分为三个过程：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝1 原理：
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2023-12-16 20:52:16
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一、什么是决策树决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。 本文主要介绍分类树。划分选择决策树的关键在于如何选择最优划分属性。随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，即节点的**“纯度”**越来越高（纯度高代表混合的数据少）。划分准则
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、CAR
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
决策树算法 如何能够基于既有的数据来进行分类和回归？决策树是解决这类问题的机器学习模型。 解决思路是：通过样本特征的三个数字特征：1）满足特征值的样本数量；2）1）样本的分类各自数量有多该少；3）总的样本数量，来作为input参数，通过构建/选择的模型就计算出来该特征的指标，对于ID3而是信息增益，
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2019-12-26 20:38:00
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1. 决策树分类算法原理1.1 概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用 1.2 算法思想通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：  
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2024-01-06 09:40:42
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决策树（DecisionTree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。当中的每一个内部结点（internalnode）代表对某个属性的一次測试，每条边代表一个測试结果，叶结点（leaf）代表某个类（class）或者类的分布（classdistribution），最上面的结点是根结点。决策树分为分...
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2014-08-23 15:54:00
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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 regr...
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2016-08-14 14:42:00
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决策树（DecisionTree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。当中的每一个内部结点（internalnode）代表对某个属性的一次測试，每条边代表一个測试结果，叶结点（leaf）代表某个类（class）或者类的分布（classdistribution），最上面的结点是根结点。决策树分为分...
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2014-11-12 11:15:00
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2017-09-04 15:45:00
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Jun 12 21:45:09 2018@author: luogan"""import matplotlib.pyplot as plt
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2023-01-13 00:13:58
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介绍Boosting是一类将弱学习器提升为强学习器的算法。这类算法的工作机制类似：先从初始训练集中训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注。 然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至基学习器的数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合。Boosting算法是在算法开始时，为每一个样本赋上一
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2023-08-24 11:10:33
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