
CART
易知每个单元Rm熵的固定输出值Cm最优值为样本在此单元上输出的均值。 在确定模型中采用了平方误差来进行误差确定
j是特征j,s是特征j对应的一个取值(就是要确定怎样划分空间,用什么特征,特征中的那个值)
[ ] 里面的就是二叉树的两部分,两部分最小化误差,那么根据求导可知: c1 = R1中y的均值,c2同理
这样得到两个划分,再对这两个继续划分,最后得到回归树 回归树本质在于采用平方损失,找到划分的特征和取值
就看G(D,A)哪个小选择哪个作为分类特征
发布日期:2021-05-09 14:26:28
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分类:精选文章
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分为回归树和分类树
CART前提是采用的二叉树决策树,不论是回归还是分类都是是/否 1。回归树 假设把输入空间划分,每个空间单元有一个固定的输出值,模型表示为:



2。分类树
注意区别,这里由于是二叉树,对于特征取值多的,采用特征 = 1是不是这样的方式进行分叉 特征划分标准:基尼指数生成分类树的方法就是:

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很好
[***.229.124.182]2025年04月19日 06时42分27秒
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