1.CART简介 CART是一棵二叉树,每一次分裂会产生两个子节点.CART树分为分类树和回归树. 分类树主要针对目标标量为分类变量,比如预测一个动物是否是哺乳动物. 回归树针对目标变量为连续值的情况,比如预测一个动物的年龄. 如果是分类树,将选择能够最小化分裂后节点GINI值的分裂属性: 如果是回归树,选择能够最小化两个节点样本方差的分裂属性.CART跟其他决策树算法一样,需要进行剪枝,才能防止算法过拟合从而保证算法的泛化性能. 2.CART分类树 2.1算法详解 CART分类树预测分类离散型

决策树是一类常见的机器学习方法,它可以实现分类和回归任务.决策树同时也是随机森林的基本组成部分,后者是现今最强大的机器学习算法之一. 1. 简单了解决策树 举个例子,我们要对”这是好瓜吗?”这样的问题进行决策时,通常会进行一系列的判断:我们先看”它是什么颜色的”,如果是”青绿色”, 我们再看”它的根蒂是什么形态”,如果是”蜷缩”,我们再判断”它敲起来是什么声音”,最后我们判断它是一个好瓜.决策过程如下图所示. 决策过程的最终结论对应了我们所希望的判定结果,”是”或”不是”好瓜.上图就是一个简单的

sklearn CART决策树分类 决策树是一种常用的机器学习方法,可以用于分类和回归.同时,决策树的训练结果非常容易理解,而且对于数据预处理的要求也不是很高. 理论部分 比较经典的决策树是ID3.C4.5和CART,分别分析信息增益.增益率.基尼指数,总体思想是不断降低信息的不确定性,最后达到分类的目的. 这里介绍的CART(Classification And Regression Tree)决策树选用基尼指数(Gini Index)来依次选择划分属性 \[Gini(D)=\sum_{k=1

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

 CART(Classification and Regression tree)分类回归树由L.Breiman,J.Friedman,R.Olshen和C.Stone于1984年提出.ID3中根据属性值分割数据,之后该特征不会再起作用,这种快速切割的方式会影响算法的准确率.CART是一棵二叉树,采用二元切分法,每次把数据切成两份,分别进入左子树.右子树.而且每个非叶子节点都有两个孩子,所以CART的叶子节点比非叶子多1.相比ID3和C4.5,CART应用要多一些,既可以用于分类也可以用于回归.

(1) 问题描述:        有两艘船和需要装运的n个货箱,第一艘船的载重量是c1,第二艘船的载重量是c2,wi是货箱的质量,且w1+w2+...+wn <= c1+c2. 希望确定是否有一种可将所有n个货箱全部装船的方法.若有的话,找出该方法. (2) 举例描述:        当n=3,c1=c2=50,w=[10,40,40]时,可将货箱1.2装到第一艘船上,货箱3装到第二艘船上.        但是如果w=[20,40,40],则无法将货箱全部装船.由此可知问题可能有解,可能无解,也

ID3决策树:利用信息增益来划分节点 信息熵是度量样本集合纯度最常用的一种指标.假设样本集合D中第k类样本所占的比重为pk,那么信息熵的计算则为下面的计算方式 当这个Ent(D)的值越小,说明样本集合D的纯度就越高 有了信息熵,当我选择用样本的某一个属性a来划分样本集合D时,就可以得出用属性a对样本D进行划分所带来的“信息增益” 一般来讲,信息增益越大,说明如果用属性a来划分样本集合D,那么纯度会提升,因为我们分别对样本的所有属性计算增益情况,选择最大的来作为决策树的一个结点,或者可以说那些信息

CART决策树 (一)<机器学习>(周志华)第4章 决策树 笔记 理论及实现——“西瓜树” 参照上一篇ID3算法实现的决策树(点击上面链接直达),进一步实现CART决策树. 其实只需要改动很小的一部分就可以了,把原先计算信息熵和信息增益的部分换做计算基尼指数,选择最优属性的时候,选择最小的基尼指数即可. #导入模块 import pandas as pd import numpy as np from collections import Counter #数据获取与处理 def getDat

[功能]:给出时间dt1在c1时区对应c2时区的日期和时间 [参数]:dt1,d2 日期型 [返回]:日期时间 [参数]:c1,c2对应的 时区及其简写 大西洋标准时间:AST或ADT 阿拉斯加_夏威夷时间:HST或HDT 英国夏令时:BST或BDT 美国山区时间:MST或MDT 美国中央时区:CST或CDT 新大陆标准时间:NST 美国东部时间:EST或EDT 太平洋标准时间:PST或PDT 格林威治标准时间:GMT Yukou标准时间:YST或YDT [示例] select to_char(

[功能]返回列表中第一个非空的表达式,如果所有表达式都为空值则返回1个空值 [参数]c1, c2, ...,cn,字符型/数值型/日期型,必须类型相同或null [返回]同参数类型 [说明]从Oracle 9i版开始,COALESCE函数在很多情况下就成为替代CASE语句的一条捷径 [示例] select COALESCE(null,3*5,44) hz from dual; 返回15 select COALESCE(0,3*5,44) hz from dual; 返回0 select COAL

[功能]连接两个字符串 [参数]c1,c2 字符型表达式 [返回]字符型 同:c1||c2 [示例] select concat('010-','88888888')||'转23' 高乾竞电话 from dual; 高乾竞电话 ---------------- 010-88888888转23

[功能]返回系统c1对应的c2的值.可以使用在SQL/PLSQL中,但不可以用在并行查询或者RAC环境中 [参数] c1,'USERENV' c2,参数表,详见示例 [返回]字符串 [示例] select SYS_CONTEXT('USERENV','TERMINAL') terminal, SYS_CONTEXT('USERENV','LANGUAGE') language, SYS_CONTEXT('USERENV','SESSIONID') sessionid, SYS_CONTEXT('

[功能]将字符表达式值中,指定字符替换为新字符 [说明]多字节符(汉字.全角符等),按1个字符计算 [参数] c1   希望被替换的字符或变量 c2   查询原始的字符集 c3   替换新的字符集,将c2对应顺序字符,替换为c3对应顺序字符 如果c3长度大于c2,则c3长出后面的字符无效 如果c3长度小于c2,则c2长出后面的字符均替换为空(删除) 如果c3长度为0,则返回空字符串. 如果c2里字符重复,按首次位置为替换依据 [返回]字符型 [示例] select TRANSLATE('he l

[功能]将字符表达式值中,部分相同字符串,替换成新的字符串 [参数] c1   希望被替换的字符或变量 c2   被替换的字符串 c3   要替换的字符串,默认为空(即删除之意,不是空格) [返回]字符型 [示例] SQL> select replace('he love you','he','i') test from dual; test ------------------------------ i love you

[功能]删除右边出现的字符串 [参数]C1 字符串 c2 追加字符串,默认为空格 [返回]字符型 [示例] SQL> select RTRIM('gao qian jingXXXX','X') text from dual; text ----------------- gao qian jing [相似]LTRIM()删除左边出现的字符串 [相反]RPAD() 在列的右边粘贴字符

[功能]删除左边出现的字符串 [参数]C1 字符串 c2 追加字符串,默认为空格 [返回]字符型 [示例] SQL> select LTRIM('   gao qian jing',' ') text from dual; 或:select LTRIM('   gao qian jing') text from dual; text ----------------- gao qian jing [相似]RTRIM()删除右边出现的字符串 [相反]LPAD() 在列的左边粘贴字符

[功能]在一个字符串中搜索指定的字符,返回发现指定的字符的位置; [说明]多字节符(汉字.全角符等),按2个字符计算 [参数] C1    被搜索的字符串 C2    希望搜索的字符串 I     搜索的开始位置,默认为1 J     第J次出现的位置,默认为1 [返回]数值 [示例]select instr('重庆某软件公司','某',1,1),instrb('重庆某软件公司','某',1,1) instring from dual; 返回:3,5

[功能]在一个字符串中搜索指定的字符,返回发现指定的字符的位置; [说明]多字节符(汉字.全角符等),按1个字符计算 [参数] C1    被搜索的字符串 C2    希望搜索的字符串 I     搜索的开始位置,默认为1 J     第J次出现的位置,默认为1 [返回]数值 [示例]select instr('oracle traning','ra',1,2) instring from dual; 返回:9 [示例]select instr('重庆某软件公司','某',1,1),instrb

CART算法 原理 CART全称为Classification and Regression Tree. 回归树 相比ID3,CART遍历所有的特征和特征值,然后使用二元切分法划分数据子集,也就是每个节点都只会分裂2个分支.接着计算数据子集的总方差来度量数据子集的混乱程度,总方差越小数据子集越纯,最后选择总方差最小的划分方式对应的特征和特征值,而二元切分的依据就是将小于等于这个特征值和大于这个特征值的数据划分为两块.这里说的总方差一般就是通过数据子集的样本输出值的均方差 * 数据子集的样本个数来

CART 分裂规则 将现有节点的数据分裂成两个子集,计算每个子集的gini index 子集的Gini index: \(gini_{child}=\sum_{i=1}^K p_{ti} \sum_{i' \neq i} p_{ti'}=1-\sum_{i=1}^K p_{ti}^2\) , 其中K表示类别个数,\(p_{ti}\)表示分类为i的样本在子集中的比例,gini index可以理解为该子集中的数据被错分成其它类别的期望损失 分裂后的Gini index: \(gini_s= \fra

D1:思路:L,R指针移动,每次选最小的即可. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long #define N 200009 int arr[N]; int ans[N]; signed main(){ int n; cin>>n; ;i<=n;i++){ cin>>arr[i]; } ,r=n; ; ; ){ if(now<arr[l]&&now<