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基于ELM改进的CART决策树回归算法

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简介：
本研究提出了一种结合极限学习机(ELM)优化技术的CART决策树回归模型，旨在提升预测精度和泛化能力。通过实验验证了该方法在多个数据集上的优越性能。 为了提高CART（分类与回归树）决策树回归算法的准确性，提出了一种基于ELM（极限学习机）改进的CART决策树回归算法——ELM-CART算法。该算法的主要创新点在于，在构建CART回归树的过程中于每个叶节点使用极限学习机进行建模，从而能够获得真正意义上的回归预测值，提高泛化能力，并且克服了传统CART决策树容易过拟合以及输出为定值等局限性。实验结果显示，所提出的ELM-CART算法在目标数据的预测准确性方面有显著提升，优于对比中的其他方法。

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  • 基于ELM改进的CART决策树回归算法
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    本研究提出了一种结合极限学习机(ELM)优化技术的CART决策树回归模型，旨在提升预测精度和泛化能力。通过实验验证了该方法在多个数据集上的优越性能。 为了提高CART（分类与回归树）决策树回归算法的准确性，提出了一种基于ELM（极限学习机）改进的CART决策树回归算法——ELM-CART算法。该算法的主要创新点在于，在构建CART回归树的过程中于每个叶节点使用极限学习机进行建模，从而能够获得真正意义上的回归预测值，提高泛化能力，并且克服了传统CART决策树容易过拟合以及输出为定值等局限性。实验结果显示，所提出的ELM-CART算法在目标数据的预测准确性方面有显著提升，优于对比中的其他方法。
     
  • 回归决策树算法
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    回归决策树是一种预测分析算法，用于建立能够进行数值预测（如房价预测）的决策模型。它通过学习数据中的特征与连续值目标变量之间的关系，构建出一棵树状结构，便于理解和解释。 文档为PDF格式，详细叙述了回归决策树的原理，并通过举例进行说明，同时包含Python实现代码。
     
  • 基于MATLAB的决策树CART算法实现
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    本简介探讨了利用MATLAB软件对分类与回归树(CART)算法的具体实现方法，包括数据预处理、模型构建及性能评估。 这段文字描述的是如何用MATLAB实现决策树的 CART 算法。
     
  • Cart算法决策树源码
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    这段简介可以描述为：“Cart算法决策树源码”提供了基于Cart算法构建和优化决策树的具体代码实现。通过该源码，读者能够深入理解Cart算法的工作原理及其在实际问题中的应用方法。 这是我从网上找到的一份决策树CART算法代码，其中在确定分枝时采用的是熵不纯度确定的方法, 代码可以运行. 声明这份代码不是我原创的，是从某个网页上下载下来的，不过原作者的代码中许多变量没有作详细注释。我在阅读这份代码时加了许多自己的理解，几乎每个变量和每句代码都作了解释，对于学习决策树CART算法的同学具有比较好的入门指导作用。这里将代码贡献出来与大家一起分享，如果有注释不准的地方，请发表评论提醒我。也向原作者致谢（虽然忘记了具体是从哪个网页下载的）。
     
  • 用Python实现的决策树及ID3/C4.5/CART决策算法
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    本项目运用Python语言实现了多种经典的决策树学习算法，包括ID3、C4.5和CART，旨在为数据分析与机器学习提供强大的工具支持。 使用Python语言实现决策树算法，并采用ID3、C4.5以及 CART 作为决策函数。
     
  • CART决策树模型
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    CART决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过构建二叉树结构，递归地将数据集分割成更小的部分，以实现预测目标。 一个非常完整的CART决策树的Python实现代码可供大家下载学习。
     
  • DecisionTreeRegressor决策树回归模型
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    DecisionTreeRegressor是一种机器学习算法，用于预测连续值输出。它通过训练数据构建决策树，以递归分割特征空间来最小化均方误差，适用于回归任务中的复杂模式识别。 理解DecisionTreeRegressor的原理，并通过Python语言进行编程实践。这是机器学习实验二的内容，附有实验报告。
     
  • 基于Python的机器学习与决策树实现对率回归决策树
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    本研究利用Python开发了一种融合逻辑回归与决策树算法的新方法，旨在提升分类问题预测精度。通过结合两种模型的优势，该方法在多个数据集上展现出优越性能。 本段落介绍如何使用sklearn.linear_model中的LogisticRegression库来通过逻辑回归对离散数据进行划分，并预测每个属性的值。选取正确率最高的属性作为根节点，然后对该节点的每一个属性取值进一步划分选择，依此类推直至生成一棵决策树。程序的功能是针对给定的西瓜数据集3.0，将字符串类型的属性转换为数值类型以供模型训练，并对连续型属性进行离散化处理以便于选取最优的划分点；通过正确率来确定根节点的选择，最终得到一个表示决策树结构的数组形式的结果。接着使用dealanddraw(n0, pngname)函数将该数组转化为字典格式并绘制出决策树图，保存为图片文件。 读者可以通过本代码学习到机器学习课程中关于逻辑回归决策树的基本构建方法，并能够根据自身需求轻松更换数据集进行实验，具有较高的实用价值。然而，在处理正确率相同的节点时，采用优先遍历的方法选择根节点会导致与基于信息增益划分策略相比的结果不同：虽然两种方法的最终预测准确度都是100%，但逻辑回归方式可能会忽略在同一正确率下更优的分支点选择机会，从而导致生成的决策树层次更深、结构更加复杂。
     
  • 改进版C4.5决策树算法（2013年）
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    本研究于2013年提出，是对经典C4.5决策树算法的优化版本。通过改进规则学习和剪枝策略，提高了模型在数据分类上的准确性和效率。 传统C4.5算法在计算量大以及利用明确先验知识建立更优决策树方面存在不足，影响了生成时间和结构优化。通过运用数学上的等价无穷小性质来减少信息增益率的计算负担，并采用全局优化策略以弥补简化带来的误差，从而提升整体效率。考虑到特殊情况下的先验知识引入平衡度系数，在此基础上实现C4.5算法的分枝策略优化，构建更贴近实际情况的决策树模型。实验表明，相较于原始C4.5算法，改进后的方案在保持分类准确率基本一致的同时提高了生成速度。
     
  • 基于Python的决策树C4.5算法详解（对ID3的改进）
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    本文章详细解析了基于Python实现的决策树C4.5算法，并探讨其相对于ID3算法的关键性改进。适合数据挖掘与机器学习初学者阅读。 接下来为大家介绍如何用Python实现决策树C4.5算法，并在ID3的基础上进行改进。我觉得这个主题非常有价值，现在分享给大家参考。希望对大家有所帮助。