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  决策树算法之 CART(Classification and Regression Trees)下

  上一篇文章主要介绍了分类树，下面我们再一起来看一下回归树，我们知道，分类决策树的叶子节点即为分类的结果；同理，回归树的叶子节点便是连续的预测值。那么，同样是回归算法，线性回归和决策树回归有什么区别呢？区别在于，前者拟合的是一条直线，而后者却...

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  Python 机器学习 决策树 cart剪枝

  Python机器学习中，CART（ClassificationAndRegressionTrees）算法用于构建决策树，用于分类和回归任务。剪枝（Pruning）是一种避免决策树过拟合的技术，通过减少树的大小来提高模型的泛化能力。C...

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  大白话人工智能算法-第26节决策树系列之Cart回归树及其参数(5)

  第二十六节决策树系列之Cart回归树及其参数(5)上一节我们讲了不同的决策树对应的计算纯度的计算方法，其实都是针对分类来说，本节的话我们讲解回归树的部分。目录1-Cart回归树的概念1-代码详解1-Cart回归树的概念对于回归树来说，之前...

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  回归模型——树回归(理论方面的知识)

  一：模型介绍1.线性回归的薄弱之处：1.1.需要拟合所有的样本点（局部加权线性回归除外）但是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就显得太难了，也略显笨拙。1.2.生活中很多问题都是非线性的，不可能使用全局线性...

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  大名鼎鼎的决策树，到底是什么? 决策树 详解

  决策树概况决策树是一种常见的机器学习方法，非常有名。决策树可用于分类与回归任务，在很多领域得到普遍应用。以分类任务为例，其目的是根据样例的属性预测其类别。决策树分类器与人们日常决策时采用的逻辑非常相似。以是否进行高尔夫运动为例，人们会根据天...

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  轻松理解机器学习算法:CART算法 cart算法原理

  1、CART概述分类与回归树（ClassificationandRegressionTree，CART）模型由Breiman等人在1984年提出的，是一种典型的决策树算法。与ID3算法和C4.5算法相比，CART除了可以用于分...

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  分类回归树(CART)算法解释及举例python

  分类回归树（CART）算法是一种用于解决分类和回归问题的决策树算法。它通过递归地将数据集划分为更小的子集，并在每个子集上构建一个决策树，直到满足停止条件为止。CART算法的基本步骤如下：...

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  基尼不纯度:如何用它建立决策树? 基尼不纯度计算公式

  全文共1031字，预计学习时长3分钟...

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  机器学习之分类回归树(python实现CART)

  机器学习之分类回归树(python实现CART)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...

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  CART树求解回归问题 cart回归树 特征选择

  说起回归算法，常见的就是线性回归，当然Logistic虽然名字带回归，本质上却是一个分类算法。有时候数据集并不是线性特征，用线性回归来拟合就比较困难，一种解决方法是用局部加权线性回归，其实就是局部线性拟合后进行加权。另一种解决办法就是用...

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