决策树之CART(分类回归树)详解,具体内容如下
1、CART分类回归树简介
"" alt="表1" src="/UploadFiles/2021-04-08/2017122014231142.png">
2、CART分类回归树分裂属性的选择
其中,在样本集
其中,
对于样本集
所得到的属性
其中,
所得到的属性
3、CART分类回归树的剪枝
"_blank" href="https://www.jb51.net/article/131080.htm">决策树之C4.5算法详解”中有详细介绍,感兴趣的小童鞋可以了解学习。这里我们详细介绍CART分类回归树中应用最广泛的剪枝算法——代价复杂性剪枝法CCP(Cost Complexity Pruning)。
其中,
从表2可以看出,在原始树
CCP剪枝法步骤(2)
如何根据第1步产生的子树序列
参考文献
[1] 魏红宁. 决策树剪枝方法的比较[J]. 西南交通大学学报, 2005, 40(1):44-48.
[2] 张宇. 决策树分类及剪枝算法研究[D]. 哈尔滨理工大学, 2009.
[3] Breiman L, Friedman J H, Olshen R, et al. Classification and Regression Trees[J]. Biometrics, 1984, 40(3):358.
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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