海口网站制作方案,网站跳转如何做,购物app首页ui设计,企业推广计划线性回归包含一些强大的方法#xff0c;但这些方法创建的模型需要拟合所有的样本点#xff08;局部加权线性回归除外#xff09;。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时#xff0c;构建全局模型的想法就显得太难了#xff0c;也略显笨拙。而且#xff0c;实际生… 线性回归包含一些强大的方法但这些方法创建的模型需要拟合所有的样本点局部加权线性回归除外。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时构建全局模型的想法就显得太难了也略显笨拙。而且实际生活中很多问题都是非线性的不可能使用全局线性模型来拟合任何数据。
一种可行的方法是将数据集切分成很多份易建模的数据然后利用线性回归级数来建模。如果首次切分后仍然难以拟合线性模型就继续切分。在这种切分方式下树结构和回归法就相当有用。
CARTClassification And Regression Trees分类回归树的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归因此非常值得学习。然后利用python来构建并显示CART树。代码会保持足够的灵活性以便能用于多个问题当中。接着利用CART算法构建回归树并介绍其中的树剪枝技术该技术的主要目的是防止树的过拟合。之后引入了一个更高级的模型树算法。与回归树的做法在每个叶节点上使用各自的均值做预测不同该算法需要在每个叶节点上都构建出一个线性模型。在这些树的构建算法中有一些需要调整的参数所以还会介绍如何使用python中的Tkinter模块建立图形交互界面。最后在该界面的辅助下分析参数对回归效果的影响。
树回归优点可以对复杂和非线性的数据建模。缺点结果不易理解。实用数据模型数值型和标称型数据。对使用ID3树构建算法的分析和评价ID3的做法是每次选取当前最佳的特征来分割数据并按照该特征的所有可能取值来切分。也就是说如果一个特征有四种取值那么数据将被切成4份。一旦按某特征切分后该特征在之后的算法执行过程中将不会再起作用所以有观点认为这种切分方式过于迅速。另外一种方法是二元切分法即每次把数据集切成两份。如果数据的某特征值等于切分所要求的值那么这些数据就进入树的左子树反之则进入树的右子树。除了切分过于迅速外ID3算法还存在另一个问题他不能直接处理连续型特征。只有事先将连续型特征转换成离散型才能在ID3算法中使用。但这种转换过程会破坏连续型变量的内在性质。而使用二元切分法则易于对树构建过程进行调整以处理连续型特征。具体的处理方法是如果特征值发育给定值就走左子树否则就走右子树。另外二元切分法也节省了树的构建时间但这点意义也不是特别大因为这些树构建一般是离线完成的时间并非需要重点关注的因素。CART是十分著名且广泛记载树构建算法它使用二元切分来处理连续型变量。对CART稍作修改就可以处理回归问题。通常使用香农熵来度量集合的无组织程度。如果选用其他方法来代替香农熵就可以使用树构建算法来完成回归。
回归树与分类树的思路类似但叶节点的数据类型不是离散型而是连续型。
树回归的一般方法
1收集数据采用任意方法收集数据。2准备数据需要数值型的数据标称型数据应该映射成二值型数据。3分析数据绘出数据的二维可视化显示结果以字典方式生成树。4训练算法大部分时间都花费在叶节点树模型的构建上。5测试算法使用测试数据上的R^2值来分析模型的效果。6使用算法使用训练出的树做预测预测结果还可以用来做很多事情
