与上篇文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似,CART算法也是一种决策树分类算法.CART分类回归树算法的本质也是对数据进行分类的,最终数据的表现形式也是以树形的模式展现的,CART与ID3,C4.5所采用的分类标准是不同了. 下面列出了其中的一些不同之处: 1.CART最后形成的树是一个二叉树,每个节点会分成2个节点,左孩子节点和右孩子节点,于是这就要求CART算法在所选定的属性中又要划分出最佳的属性划分值,节点如果选定了划分属性名称还要确定里面按照哪个值做一个二元的划分(为属性的值为一类,…

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 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: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.…

当前子树的损失函数: $C_a(T) = C(T) + a|T|$, 其中$C(T)$为对训练数据的预测误差,$|T|$为树的叶子结点数目,反映模型的复杂度.对固定的$a$,一定存在使损失函数$C_a(T)$最小的子树,将其表示为$T_a$, 极端情况,当 $a = 0$时,整体树是最优的,当$a -> \infty  $时,根节点组成的单节点树是最优的. 对应于每一个参数,剪枝后的子树是唯一的.在算法中,给定参数,找寻损失函数最小的子树,也就是说是一一对应的!并不存在一个对应于多个子树.CAR…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 前言 分类与回归树(Classification and Regression Trees, CART)是由四人帮Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen与Charles Stone于1984年提出,既可用于分类也可用于回归.本文将主要介绍用于分类的CART.CART被称为数据挖掘…

一.为什么有CART回归树 以前学过全局回归,顾名思义,就是指全部数据符合某种曲线.比如线性回归,多项式拟合(泰勒)等等.可是这些数学规律多强,硬硬地将全部数据逼近一些特殊的曲线.生活中的数据可是千变万化.那么,局部回归是一种合理地选择.在斯坦福大学NG的公开课中,他也提到局部回归的好处.其中,CART回归树就是局部回归的一种. 二.CART回归树的算法流程 注意到,(1)中两步优化,即选择最优切分变量和切分点.(i)如果给定x的切分点.那么可以马上求得中括号内的最优.(ii)对于切分点怎么确定…

继上篇文章决策树之 ID3 与 C4.5,本文继续讨论另一种二分决策树 Classification And Regression Tree,CART 是 Breiman 等人在 1984 年提出的,是一种应用广泛的决策树算法,不同于 ID3 与 C4.5, CART 为一种二分决策树, 每次对特征进行切分后只会产生两个子节点,而ID3 或 C4.5 中决策树的分支是根据选定特征的取值来的,切分特征有多少种不同取值,就有多少个子节点(连续特征进行离散化即可).CART 设计回归与分类,接下来将分…

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…

决策树系列三—CART原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9482885.html ID3,C4.5算法缺点 ID3决策树可以有多个分支,但是不能处理特征值为连续的情况. 在ID3中,每次根据“最大信息熵增益”选取当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征的所有取值来切分, 也就是说如果一个特征有4种取值,数据将被切分4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后的算法执行中, 将不再起作用,所以…

介绍 决策树分为分类决策树和回归决策树: 上一篇介绍了分类决策树以及Python实现分类决策树: 监督学习——决策树理论与实践(上):分类决策树          决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象/分类,树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值 通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类.决策数有两大…

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.构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,一旦这…