决策树回归分析,决策树结果怎么解读

决策树和逻辑回归的区别 2023-12-19 19:15 147 墨鱼

决策树和逻辑回归的区别

决策树回归分析,决策树结果怎么解读

这种算法即可以用于分类，也可以用于回归问题。CART 算法使用了基尼系数取代了信息熵模型。决策树的优缺点优点决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则；可以同时处理标称型和数值从图中可以看出，如果可解读性是重要因素，决策树模型是个不错的选择。尽管上图显示了基于分类目标(分类)的决策树的概念，但如果目标为实数，它也同样使用(回归)。本教程将讨论如何使

参考：决策树-回归_归去来兮的博客-CSDN博客_决策树回归实验数据：X 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Y 5.56 5.7 5.91 6.4 6.8 7.05 8.9 8.7 9 9.05 和分类问题相同，首先决策树是一种基本的分类与回归方法，本文叙述的是回归部分。回归决策树主要指CART(classification and regression tree)算法，内部结点特征的取值为“是”和“否

决策树– 回归解决问题实现基于特征范围的树状遍历的回归。解决⽅案通过寻找样本中最佳的特征以及特征值作为最佳分割点，构建⼀棵⼆叉树。选择最佳特征以及特征值的原理接下来，我们在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约分析。* ** 信贷数据集，其中包含了银行贷款申请人的信息。该文件包含1000名申请人的2

╯△╰ 3. 决策树划分的决策边界都是与横平竖直的，对倾斜的数据不能够很好的划分。总结我们此次学习了决策树的基本概念、决策树中特征划分的原理，最后结合CART算法和Sklearn实现了决策CART决策树又称分类回归树，当数据集的因变量为连续性数值时，该树算法就是一个回归树，可以用叶节点观察的均值作为预测值；当数据集的因变量为离散型数值时，该树

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标签：决策树结果怎么解读