回帰決定木

デシジョン ツリー回帰分析は、デシジョン ツリー アルゴリズムに基づく回帰モデルであり、連続変数の値を予測するために使用されます。決定木を構築することで入力特徴空間をいくつかの部分空間に分割し、各部分空間は予測値に対応します。予測中、入力特徴の値に従って、対応するリーフ ノードが決定木に沿って上から下に再帰的に検索され、対応する予測値が取得されます。決定木リグレッサーは、シンプルで解釈が容易であること、多次元特徴を扱えること、非線形関係に適応できることなどの利点があり、住宅価格予測、株価予測、製品販売予測などの分野でよく使用されています。

デシジョン ツリー リグレッサー アルゴリズムは、特徴空間分割に基づいて連続変数を予測します。具体的な手順は次のとおりです:

1.データ セットのターゲット変数の特徴と合計を計算し、ルート ノードとして最適な特徴を選択し、サンプル セットをさまざまなサブセットに分割します。

サブセットごとに手順 1 を繰り返し、最良の特徴を子ノードとして選択し、サンプルが 1 つだけ残るか、サンプルがなくなるまで、サブセットをより小さなサブセットに分割し続けます。 。

3. 各リーフ ノードについて、予測値としてサンプルの平均を計算します。

4. 予測中、入力特徴の値に従って、対応するリーフ ノードが決定木に沿って上から下に再帰的に検索され、対応する予測値が取得されます。

5. 最適な特徴を選択する場合、通常、特徴の重要性を測定するために、情報利得、情報利得比率、ジニ指数などの指標が使用されます。サンプルを分割する場合、貪欲アルゴリズム、枝刈りアルゴリズムなどを使用して、モデルの複雑さと汎化誤差を軽減できます。

デシジョン ツリー リグレッサーは過剰適合の問題が発生しやすいため、予測パフォーマンスを向上させるために枝刈りやその他の操作が必要になることが多いことに注意してください。

以上が回帰決定木の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。