CART樹的剪枝
CART樹剪枝 預剪枝 控制樹的深度 設定基尼係數(殘差)的閾值，即若當前劃分特徵的基尼係數(殘差)小於閾值時不再對當前的特徵進行劃分 設定樣本量的閾值，樣本量小於閾值不再劃分 後剪枝 總體思路： 由完全樹T0開始，剪枝部分結點，得到T1，再次剪枝部分結點得到T2。。。知道僅剩樹根的樹Tk; 通過交叉驗證，對以上k個樹分別評價，選擇損失函數最小的數Tα 具體過程： 損失函數 原來的損失函數，
相關文章
- 1. CART樹剪枝的理解
- 2. 決策樹剪枝(cart剪枝)的原理介紹
- 3. 決策樹的生成與剪枝CART
- 4. CART樹分類、迴歸、剪枝實現
- 5. 決策樹CART以及剪枝
- 6. CART剪枝算法詳解
- 7. CART後剪枝理解
- 8. 決策樹的剪枝，分類迴歸樹CART
- 9. 決策樹——（三）決策樹的生成與剪枝CART
- 10. CART迴歸樹&模型樹 生成 剪枝 in Python
- 更多相關文章...
- • XML 樹結構 - XML 教程
- • XML DOM 節點樹 - XML DOM 教程
- • 漫談MySQL的鎖機制
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. CART樹剪枝的理解
- 2. 決策樹剪枝(cart剪枝)的原理介紹
- 3. 決策樹的生成與剪枝CART
- 4. CART樹分類、迴歸、剪枝實現
- 5. 決策樹CART以及剪枝
- 6. CART剪枝算法詳解
- 7. CART後剪枝理解
- 8. 決策樹的剪枝，分類迴歸樹CART
- 9. 決策樹——（三）決策樹的生成與剪枝CART
- 10. CART迴歸樹&模型樹 生成 剪枝 in Python