Kaj je metoda regresijskega drevesa?
Kaj je metoda regresijskega drevesa?

Video: Kaj je metoda regresijskega drevesa?

Video: Kaj je metoda regresijskega drevesa?
Video: Regression Trees, Clearly Explained!!! 2024, November
Anonim

General regresijsko drevo stavbe metodologijo omogoča, da so vhodne spremenljivke mešanica zveznih in kategoričnih spremenljivk. A Regresijsko drevo se lahko obravnava kot varianta odločitve drevesa , zasnovan za približevanje funkcij z realno vrednostjo, namesto da bi se uporabljal za klasifikacijo metode.

Če upoštevamo to, kako deluje regresijsko drevo?

Drevo odločitev - Regresija . Drevo odločitev gradi regresija ali klasifikacijskih modelov v obliki a drevo strukturo. Nabor podatkov razčleni na manjše in manjše podnabore, hkrati pa je povezan odločitveno drevo se postopoma razvija. Končni rezultat je a drevo z odločitev vozlišča in listna vozlišča.

Poleg tega, katere so različne vrste dreves odločitev? Vrste dreves odločitev vključujejo:

  • ID3 (Iterative Dihotomiser 3)
  • C4. 5 (naslednik ID3)
  • CART (Classification and Regression Tree)
  • CHAID (CHi-kvadratni avtomatski detektor interakcij).
  • MARS: razširi drevesa odločitev za boljše obvladovanje številčnih podatkov.
  • Pogojna sklepna drevesa.

Kakšna je torej razlika med klasifikacijskim drevesom in regresijskim drevesom?

Primarni razlika med klasifikacijo in regresijska drevesa odločitev je to, drevesa odločitev o klasifikaciji so zgrajene z neurejenimi vrednostmi z odvisnimi spremenljivkami. The regresijska drevesa odločitev vzemite urejene vrednosti z neprekinjenimi vrednostmi.

Za kaj se uporabljajo regresijska drevesa?

Odločitev drevesa kjer lahko ciljna spremenljivka zavzame neprekinjene vrednosti (običajno realna števila). regresijska drevesa . V analizi odločitev, odločitev drevo je lahko navajen vizualno in eksplicitno predstavljajo odločitve in odločanje.

Priporočena: