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python机器学习实战之树回归详解_python_脚本之家
if(isTree(tree['right'])orisTree(tree['left'])):# 如果回归树的左右两边是树 lSet, rSet=binSplitDataSet(testData, tree['spInd'], tree['spVal'])#对测试数据 进行切分 ifisTree(tree['left']): tree['left']=prune(tree['left'], lSet)# 对左树进行剪枝 ifisTree(tree['right']): tree...
www.jb51.net/article/1310...htm 2024-6-2
Python实现CART决策树算法及详细注释_python_脚本之家
一、CART决策树算法简介 二、基尼系数 三、CART决策树生成算法 四、CART算法的Python实现 五、运行结果 一、CART决策树算法简介 CART(Classification And Regression Trees 分类回归树)算法是一种树构建算法,既可以用于分类任务,又可以用于回归。相比于 ID3 和 C4.5 只能用于离散型数据且只能用于分类任务,CART 算法的...
www.jb51.net/article/2267...htm 2024-6-2
Python实现随机森林算法的示例代码_python_脚本之家
随机森林的英文是 Random Forest,英文简写是 RF。它是一个包含多个决策树的分类器,每一个子分类器都是一棵 CART 分类回归树。所以随机森林既可以做分类,又可以做回归。 当它做分类的时候,输出结果是每个子分类器的分类结果中最多的那个。可以理解是每个分类器都做投票,取投票最多的那个结果。
www.jb51.net/python/2873901...htm 2024-6-2
机器学习10大经典算法详解_python_脚本之家
在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时,NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时,NBC模型的性能最为良好。 10、CART:分类与回归树 CART, Classification and Regression Trees。在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法;第二个想法是用验证数据进行剪枝。
www.jb51.net/article/1299...htm 2024-6-2
利用python实现逐步回归_python_脚本之家
逐步回归的计算步骤: 1.计算第零步增广矩阵。第零步增广矩阵是由预测因子和预测对象两两之间的相关系数构成的。 2.引进因子。在增广矩阵的基础上,计算每个因子的方差贡献,挑选出没有进入方程的因子中方差贡献最大者对应的因子,计算该因子的方差比,查F分布表确定该因子是否引入方程。
www.jb51.net/article/1812...htm 2020-2-24