Что такое метод дерева регрессии?
Что такое метод дерева регрессии?

Видео: Что такое метод дерева регрессии?

Видео: Что такое метод дерева регрессии?
Видео: Как обучается дерево решений для регрессии. Decision Tree Regressor. 2024, Ноябрь
Anonim

Генерал дерево регрессии строительство методология позволяет входным переменным быть смесью непрерывных и категориальных переменных. А Дерево регрессии можно рассматривать как вариант решения деревья , предназначенный для аппроксимации функций с действительными значениями, вместо того, чтобы использоваться для классификации методы.

Принимая это во внимание, как работает дерево регрессии?

Древо решений - Регресс . Древо решений строит регресс или классификационные модели в виде дерево состав. Он разбивает набор данных на все меньшие и меньшие подмножества и в то же время ассоциирует Древо решений постепенно развивается. Конечный результат - это дерево с участием решение узлы и листовые узлы.

Кроме того, какие существуют типы деревьев решений? Типы деревьев решений включают:

  • ID3 (Итерационный дихотомайзер 3)
  • C4. 5 (преемник ID3)
  • КОРЗИНА (дерево классификации и регрессии)
  • CHAID (детектор автоматического взаимодействия в форме Ки-квадрат).
  • MARS: расширяет деревья решений для лучшей обработки числовых данных.
  • Деревья условного вывода.

Следовательно, в чем разница между деревом классификации и деревом регрессии?

Главная разница между классификацией а также деревья решений регрессии это то, деревья решений классификации построены с неупорядоченными значениями с зависимыми переменными. В деревья решений регрессии принимать упорядоченные значения с непрерывными значениями.

Для чего используются деревья регрессии?

Решение деревья где целевая переменная может принимать непрерывные значения (обычно действительные числа), называются деревья регрессии . При анализе решений решение дерево может быть привыкший наглядно и ясно отображать решения и принятие решений.

Рекомендуемые: