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cart算法，cart算法為什么選用gini指數(shù)

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-08-16 09:42:24 編輯：智能門(mén)戶手機(jī)版

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1，cart算法為什么選用gini指數(shù)
2，matlab中CART算法輸入是什么
3，如何理解cart算法的剪枝過(guò)程
4，什么是分類(lèi)與回歸樹(shù)
5，提升樹(shù)回歸算法怎么用來(lái)評(píng)價(jià)多變量的重要度
6，classregtree用做分類(lèi)的時(shí)候是C45還是CART

1，cart算法為什么選用gini指數(shù)

sklearn中決策樹(shù)分為DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor，所以用的算法是CART算法，也就是分類(lèi)與回歸樹(shù)算法(classification and regression tree,CART)，劃分標(biāo)準(zhǔn)默認(rèn)使用的也是Gini，ID3和C4.5用的是信息！

你說(shuō)呢...

cart算法為什么選用gini指數(shù)

2，matlab中CART算法輸入是什么

因?yàn)槲覀兩踔磷屛覀兊母瓒汲惺芰颂嗟囊魳?lè)以致于它正慢慢沉沒(méi)等待的日子，永不會(huì)從你們自身游離出來(lái)，與湯姆一起你用一枚箭穿透了我的心窩，它依然像春雨遍灑人間，和無(wú)聲的心靈徹底的觸底的哈哈

[x,y]=pol2cart(theta,rho) ,將極坐標(biāo)轉(zhuǎn)化成直角坐標(biāo)，theta為角度，rho為長(zhǎng)度。pol2cart函數(shù)中po后的l不是1。

matlab中CART算法輸入是什么

3，如何理解cart算法的剪枝過(guò)程

function D = CART(train_features, train_targets, params, region) % Classify using classification and regression trees % Inputs: % features - Train features % targets - Train targets % params - [Impurity type, Percentage of inco。

不明白啊 = =！

如何理解cart算法的剪枝過(guò)程

4，什么是分類(lèi)與回歸樹(shù)

分類(lèi)與回歸樹(shù)CART (Ciassification and Regression Trees)是分類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘算法的一種。它描述給定預(yù)測(cè)向量值X后，變量Y條件分布的一個(gè)靈活的方法。該模型使用了二叉樹(shù)將預(yù)測(cè)空間遞歸劃分為若干子集，Y在這些子集的分布是連續(xù)均勻的。樹(shù)中的葉節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)著劃分的不同區(qū)域，劃分是由與每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)相關(guān)的分支規(guī)則(Spitting Rules)確定的。通過(guò)從樹(shù)根到葉節(jié)點(diǎn)移動(dòng)，一個(gè)預(yù)測(cè)樣本被賦予一個(gè)惟一的葉節(jié)點(diǎn)，Y在該節(jié)點(diǎn)上的條件分布也被確定。CART模型最旱由Breman等人提出并己在統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域普遍應(yīng)用。

5，提升樹(shù)回歸算法怎么用來(lái)評(píng)價(jià)多變量的重要度

CART的全稱(chēng)是分類(lèi)和回歸樹(shù)，既可以做分類(lèi)算法，也可以做回歸。決策樹(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：1.可以生成可以理解的規(guī)則。2.計(jì)算量相對(duì)來(lái)說(shuō)不是很大。3.可以處理連續(xù)和種類(lèi)字段。4.決策樹(shù)可以清晰的顯示哪些字段比較重要缺點(diǎn)：1. 對(duì)連續(xù)性的字段比較難預(yù)測(cè)。2.對(duì)有時(shí)間順序的數(shù)據(jù)，需要很多預(yù)處理的工作。3.當(dāng)類(lèi)別太多時(shí)，錯(cuò)誤可能就會(huì)增加的比較快。4.一般的算法分類(lèi)的時(shí)候，只是根據(jù)一個(gè)字段來(lái)分類(lèi)。

請(qǐng)教各位：小女子計(jì)量剛剛?cè)腴T(mén)，現(xiàn)在做一個(gè)多元的線性回歸模型，包括一個(gè)因你最好一次只去掉一個(gè)自變量,因?yàn)槊咳サ粢粋€(gè)自變量,其他變量的估計(jì)值,t-

6，classregtree用做分類(lèi)的時(shí)候是C45還是CART

決策樹(shù)主要有id3，c4.5，cart等形式。id3選取信息增益的屬性遞歸進(jìn)行分類(lèi)，c4.5改進(jìn)為使用信息增益率來(lái)選取分類(lèi)屬性。cart是classfication and regression tree的縮寫(xiě)。表明cart不僅可以進(jìn)行分類(lèi)，也可以進(jìn)行回歸。其中使用基尼系數(shù)選取分類(lèi)屬性。以下主要介紹id3和cart算法。id3算法：信息熵： h(x)=-sigma（對(duì)每一個(gè)x）（plogp） h(y|x)=sigma(對(duì)每一個(gè)x)（ph(y|x=xi)）信息增益：h（d）-h(d|x) h(d)是整個(gè)數(shù)據(jù)集的熵信息增益率：（h(d)-h(d|x)）/h(x)算法流程：（1）對(duì)每一個(gè)屬性計(jì)算信息增益，若信息增益小于閾值，則將該支置為葉節(jié)點(diǎn)，選擇其中個(gè)數(shù)最多的類(lèi)標(biāo)簽作為該類(lèi)的類(lèi)標(biāo)簽。否則，選擇其中最大的作為分類(lèi)屬性。（2）若各個(gè)分支中都只含有同一類(lèi)數(shù)據(jù)，則將這支置為葉子節(jié)點(diǎn)。否則繼續(xù)進(jìn)行（1）。cart算法：基尼系數(shù)：gini（p）=sigma（每一個(gè)類(lèi)）p(1-p)回歸樹(shù)：屬性值為連續(xù)實(shí)數(shù)。將整個(gè)輸入空間劃分為m塊，每一塊以其平均值作為輸出。f(x)=sigma(每一塊)cm*i(x屬于rm) 回歸樹(shù)生成：（1）選取切分變量和切分點(diǎn)，將輸入空間分為兩份。（2）每一份分別進(jìn)行第一步，直到滿足停止條件。切分變量和切分點(diǎn)選?。簩?duì)于每一個(gè)變量進(jìn)行遍歷，從中選擇切分點(diǎn)。選擇一個(gè)切分點(diǎn)滿足分類(lèi)均方誤差最小。然后在選出所有變量中最小分類(lèi)誤差最小的變量作為切分變量。分類(lèi)樹(shù)：屬性值為離散值。分類(lèi)樹(shù)生成：（1）根據(jù)每一個(gè)屬性的每一個(gè)取值，是否取該值將樣本分成兩類(lèi)，計(jì)算基尼系數(shù)。選擇基尼系數(shù)最小的特征和屬性值，將樣本分成兩份。（2）遞歸調(diào)用（1）直到無(wú)法分割。完成cart樹(shù)生成。決策樹(shù)剪枝策略：預(yù)剪枝（樹(shù)提前停止生長(zhǎng)）和后剪枝（完全生成以后減去一些子樹(shù)提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率）降低錯(cuò)誤率剪枝：自下而上對(duì)每一個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)比較減去以其為葉節(jié)點(diǎn)和子樹(shù)的準(zhǔn)確率。如果減去準(zhǔn)確率提高，則減去，依次類(lèi)推知道準(zhǔn)確率不在提高。代價(jià)復(fù)雜度剪枝：從原始決策樹(shù)t0開(kāi)始生成一個(gè)子樹(shù)序列{t0、t1、t2、...、tn},其中ti+1是從ti總產(chǎn)生，tn為根節(jié)點(diǎn)。每次均從ti中減去具有最小誤差增長(zhǎng)率的子樹(shù)。然后通過(guò) 交叉驗(yàn)證比較序列中各子樹(shù)的效果選擇最優(yōu)決策樹(shù)。

現(xiàn)在為這個(gè)虛擬機(jī)設(shè)置硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器，如圖2-11所示。雖然可以在專(zhuān)用的物理卷中設(shè)置一個(gè)硬盤(pán)，但是標(biāo)準(zhǔn)的做法是將一個(gè)大文件創(chuàng)建為虛擬機(jī)硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器。雖然這些文件的默認(rèn)位置是/var/lib/libvirt/images/目錄，但是正如本章前曾提到的也可以是其他目錄。在考試中，/var/ lib/libvirt/images目錄空間很可能遠(yuǎn)大于實(shí)際需要。圖2-11中的Select managed or other existing storage(選擇可管理存儲(chǔ)空間或其他現(xiàn)有的存儲(chǔ)空間)選項(xiàng)會(huì)在另外一個(gè)預(yù)配置的硬盤(pán)池中創(chuàng)建一個(gè)虛擬驅(qū)動(dòng)器。

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4，什么是分類(lèi)與回歸樹(shù)

5，提升樹(shù)回歸算法怎么用來(lái)評(píng)價(jià)多變量的重要度

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