Regressionsentscheidungsbaum

Der Entscheidungsbaum-Regressor ist ein Regressionsmodell, das auf dem Entscheidungsbaum-Algorithmus basiert und zur Vorhersage des Werts kontinuierlicher Variablen verwendet wird. Durch den Aufbau eines Entscheidungsbaums wird der Eingabemerkmalsraum in mehrere Unterräume unterteilt, und jeder Unterraum entspricht einem vorhergesagten Wert. Während der Vorhersage wird der entsprechende Blattknoten entsprechend dem Wert des Eingabemerkmals rekursiv von oben nach unten entlang des Entscheidungsbaums durchsucht, um den entsprechenden vorhergesagten Wert zu erhalten. Der Entscheidungsbaum-Regressor hat den Vorteil, dass er einfach und leicht zu interpretieren ist, mehrdimensionale Merkmale verarbeiten und sich an nichtlineare Beziehungen anpassen kann. Er wird häufig in Bereichen wie Immobilienpreisvorhersage, Aktienpreisvorhersage und Produktverkaufsvorhersage verwendet.

Der Entscheidungsbaum-Regressor-Algorithmus sagt kontinuierliche Variablen basierend auf der Merkmalsraumteilung voraus. Die spezifischen Schritte sind wie folgt:

1. Wählen Sie entsprechend den Merkmalen und Zielvariablen im Datensatz ein optimales Merkmal als Wurzel aus Knoten und teilen Sie die Stichprobenmenge in verschiedene Teilmengen auf.

Wiederholen Sie für jede Teilmenge Schritt 1, wählen Sie die besten Features als untergeordnete Knoten aus und teilen Sie die Teilmenge weiter in kleinere Teilmengen auf, bis nur noch eine Stichprobe übrig ist oder diese nicht mehr geteilt werden kann.

3. Berechnen Sie für jeden Blattknoten den Durchschnitt der Stichproben als vorhergesagten Wert.

4. Während der Vorhersage wird der entsprechende Blattknoten entsprechend dem Wert des Eingabemerkmals rekursiv von oben nach unten entlang des Entscheidungsbaums durchsucht, um den entsprechenden vorhergesagten Wert zu erhalten.

5. Bei der Auswahl optimaler Merkmale werden in der Regel Indikatoren wie Informationsgewinn, Informationsgewinnverhältnis oder Gini-Index verwendet, um die Wichtigkeit von Merkmalen zu messen. Beim Aufteilen von Stichproben können Greedy-Algorithmen, Pruning-Algorithmen usw. verwendet werden, um die Komplexität und den Generalisierungsfehler des Modells zu reduzieren.

Es ist zu beachten, dass Entscheidungsbaum-Regressoren anfällig für Überanpassungsprobleme sind. Daher sind häufig Bereinigungs- und andere Vorgänge erforderlich, um die Vorhersageleistung zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRegressionsentscheidungsbaum. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!