CART回归树的最优切分问题。

问题描述 python 回归树问题,报错求解决 错误提示: Traceback (most recent call last): File "", line 1, in runfile('F:/desktop/新建文件夹 (2)/书/machinelearninginaction/Ch09/regTrees.py', wdir='F:/desktop/新建文件夹 (2)/书/machinelearninginaction/Ch09') File "C:Usersshiying

问题描述 求最优二元根数 有什么用? 比如说:2元根树T(ve) 树的叶子集v2={u|u属于v,且u为树叶} ={u1u2u3u4u5} 树叶的权值分别是:u1=1 u2=3 u3=5 u4=6 u5=8 该树的权值W(T)=u1*层(u1)+u2*层(u2)+. . .+u5*层(u5) W(T) 值最小的树 ,为最优二元根数 ,这有什么意义呢. 我是想不出这个到底有什么用? 求最优二元根数 还用了哈夫曼算法 . 大家来谈谈这个有什么用 解决方案 怎么用呢?它是一种什么程序?

在本篇文章中,我们将会介绍决策树的数学细节(以及各种 Python 示例)及其优缺点.你们将会发现它们是很简单的,并且这些内容是有助于理解的.然而,与最好的监督学习方法相比,它们通常是没有竞争力的.为了克服决策树的各种缺点,我们将会聚焦于各种概念(附有 Python 实例),比如自助聚集或袋装(Bootstrap Aggregating or Bagging),还有随机森林(Random Forests).另一种广泛使用的提升方法会在以后进行单独讨论.每种方法都包括生成多种树,这些树被联合起来,

基于树(Tree based)的学习算法在数据科学竞赛中是相当常见的.这些算法给预测模型赋予了准确性.稳定性以及易解释性.和线性模型不同,它们对非线性关系也能进行很好的映射.常见的基于树的模型有:决策树.随机森林和提升树. 在本篇文章中,我们将会介绍决策树的数学细节(以及各种 Python 示例)及其优缺点.你们将会发现它们很简单,并且这些内容有助于理解.然而,与最好的监督学习方法相比,它们通常是没有竞争力的.为了克服决策树的各种缺点,我们将会聚焦于各种概念(附有 Python 实例),比如自助

1.算法介绍     分类回归树算法:CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术,将当前的样本集分为两个子样本集,使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支.因此,CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树.     分类树两个基本思想:第一个是将训练样本进行递归地划分自变量空间进行建树的想法,第二个想法是用验证数据进行剪枝.     建树:在分类回归树中,我们把类别集Result表示因变量,选取的属性集attributelist表

数据挖掘十大经典算法(10) CART 分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树, 分类回归树是一棵二叉树,且每个非叶子节点都有两个孩子,所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点数多1. 决策树生长的核心是确定决策树的分枝准则. 1. 如何从众多的属性变量中选择一个当前的最佳分支变量: 也就是选择能使异质性下降最快的变量. 异质性的度量:GINI.TWOING.least squared deviation. 前两种主要针对分

哈夫曼树 哈夫曼树也叫最优二叉树(哈夫曼树)    问题:什么是哈夫曼树? 例:将学生的百分制成绩转换为五分制成绩:≥90 分: A,80-89分: B,70-79分: C,60-69分: D,<60分: E. if (a < 60){ b = 'E'; } else if (a < 70) { b = 'D'; } else if (a<80) { b = 'C'; } else if (a<90){ b = 'B'; } else { b = 'A'; } 判别树:用于描

上一篇文章中谈到的前缀树实现方式,时间复杂度从理论上来讲已经达到了最优,而空间复杂度理论 上也可以做到较优.但是理论和实际是有差别的,而对于上文前缀树的实现来说,这两方面并不是非常理 想: 时间:前缀树时间复杂度为O(m)的前提是每次哈希表查找操作的时间复杂度为O(1),不过这个O(1)与 一次数值比较相比,从性能上来说还是有比较明显的差距. 空间:前缀树空间复杂度较优的前提是"精细"地实现该数据结构,如果像上文般粗枝大叶,那么会 形成大量稀疏的哈希表,反而造成空间浪费. 因此,虽然事

哈弗曼,一个在几乎所有讲数据结构的书中都有出现过的人物,他的鼎鼎大名想必就不用我多说了. 这一次来给大家讲解一下哈弗曼树的构建与哈弗曼编码的基本原理,有什么用呢?别急,还是先学会创建 一棵哈弗曼树吧. 哈弗曼树又称最优二叉树,最优二叉树就是带权路径长度WPL最小的二叉树,那么我们就得搞清几个概 念: 1. 路径长度:从树中的一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点的路径,路径上的分支数目 称为路径长度. 2. 树的路径长度:从树根到每一个结点的路径长度之和,我们所说的完全二叉树就是这种路径长