Advertisement

回归决策树算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 回归决策树算法
    优质
    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。
     
  • DecisionTreeRegressor决策树回归模型
    优质
    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ELM改进的CART决策树回归算法
    优质
    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。
     
  • sklearn决策树回归案例分析
    优质
    本案例详细介绍了使用Python机器学习库scikit-learn进行决策树回归分析的过程，包括数据准备、模型训练和性能评估等步骤。 使用sklearn进行决策树回归的案例，数据集随机生成，并且代码能够完美运行。
     
  • C++实现分类与回归决策树算法（机器学习）
    优质
    本文章详细介绍了如何使用C++编程语言来实现分类和回归决策树算法，旨在为初学者提供一个理解和实践机器学习基础模型的有效途径。 本段落介绍了用C++实现的机器学习决策树算法CART（Classification And Regression Trees），即分类回归树，并且实现了剪枝算法以解决过拟合问题。代码编写得干净整洁，配有详细注释，可以直接使用。
     
  • 决策树回归：用Python实现Decision Tree Regression
    优质
    简介：本文详细介绍了如何使用Python进行决策树回归分析，通过实例讲解了构建和优化DecisionTreeRegressor模型的方法。 使用Python进行决策树回归执行代码的步骤如下：首先下载Decision_Tree_Regression.py文件和数据集，并确保这两个文件都在同一个文件夹中。然后在任何Python编译器中打开该python文件并运行代码。
     
  • 基于Python的机器学习与决策树实现对率回归决策树
    优质
    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。
     
  • Python实现决策回归树和其数据集
    优质
    本项目采用Python语言实现决策回归树算法，并包含相应的数据处理与模型训练代码，适用于机器学习初学者研究与实践。 决策回归树主要通过CART算法来实现。本资料包括了用Python实现的决策回归树以及相应的数据集，并能够自动生成对应的决策树图。
     
  • 逻辑回归、决策树和支撑向量机
    优质
    简介：本内容探讨逻辑回归、决策树和支持向量机三种常用的机器学习分类算法，分析各自的工作原理及应用场景。 摘要：分类问题是商业业务中的主要挑战之一。本段落将重点讨论三种关键技术：逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）。在各个行业中，我们经常会遇到需要解决的分类问题。在这篇文章里，我们将从众多技术中挑选出这三种进行详细探讨。上述提到的所有算法都是为了应对分类问题而设计的（虽然SVM和DT也可以用于回归分析，但这里不涉及这部分内容）。