Regression trees树回归以及其他

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Regression trees树回归以及其他

https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/10724118.html 选 weighted variance 最小的但是weighted variance是怎么计算的? Gini Index基尼系数:在CART里面划分决策树的条件是采用Gini Index 总体内包含的类别越杂乱,GINI指数就越大 information gain ratio 信息增益率:信息增益是针对一个一个的特征而言的,就是看一个特征t,系统有它和没它的时候信息量各是多少,两者的差值…

【机器学习实战】第9章树回归（Tree Regression）

第9章树回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 树回归概述我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees, 分类回归树) 的树构建算法.该算法既可以用于分类还可以用于回归. 树回归场景我们在第 8 章…

Machine Learning in Action -- 树回归

前面介绍线性回归,但实际中,用线性回归去拟合整个数据集是不太现实的,现实中的数据往往不是全局线性的当然前面也介绍了局部加权线性回归,这种方法有些局限这里介绍另外一种思路,树回归基本思路,用决策树将数据集划分成若干个子集,然后再子集上再用线性回归进行拟合决策树是种贪心算法,最简单典型的决策树算法是ID3 ID3,每次都选取最佳特征来进行划分,并且按照特征的取值来决定划分的个数,比如性别,就划分为男,女在决定最佳特征时,用香农熵作为指标,表示当前的划分是否会让数据更加有序 ID3的局限是,…

【机器学习实战第九章】树回归 CART算法的原理与实现 - python3

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…

关于Additive Ensembles of Regression Trees模型的快速打分预测

一.论文<QuickScorer:a Fast Algorithm to Rank Documents with Additive Ensembles of Regression Trees>是为了解决LTR模型的预测问题,如果LTR中的LambdaMart在生成模型时产生的树数和叶结点过多,在对样本打分预测时会遍历每棵树,这样在线上使用时效率较慢,这篇文章主要就是利用了bitvector方法加速打分预测.代码我找了很久没找到开源的,后来无意中在Solr ltr中看到被改动过了的源码,不过这个…

Gradient Boosted Regression Trees 2

Gradient Boosted Regression Trees 2 Regularization GBRT provide three knobs to control overfitting: tree structure, shrinkage, and randomization. Tree Structure The depth of the individual trees is one aspect of model complexity. The depth of the t…

ogistic regression （逻辑回归）概述

:http://hi.baidu.com/hehehehello/blog/item/0b59cd803bf15ece9023d96e.html#send http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性.比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等.(注意这里是:“可能性”,而非数学上的“概率…