学习分类回归树，两个人去找老师，给了两个答案，问问大神哪个是对的，因为在网上没有见过这样的选择方法，
分类回归树怎么选择最佳属性
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1条回答 默认 最新
- 2018-04-27 14:13回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/zhihua_oba/article/details/72230427
- 2022-01-11 08:56回答 5 已采纳 你的意思是决策树的结果是 不同的线性回归函数，例如简单地不同斜率的直线，那么以上回答的思路似乎有问题。首先这是一个分类问题，决策结果是“第k个回归函数“，然后再用 “第k个回归函数“ 计算得到具体的函
- 2022-10-17 11:58回答 1 已采纳 https://zhuanlan.zhihu.com/p/491980170
- 2018-05-27 12:26你午睡了吗的博客 决策树模型是运用于分类以及回归的一种树结构。决策树由节点和有向边组成，一般一棵决策树包含一个根节点、若干内部节点和若干叶节点。决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始，待测数据与决策树中的特征节点进行...
- 2022-03-08 17:37回答 3 已采纳 倒幂函数曲线y = a + b ⋅ 1 x y=a+b \cdot \dfrac{1}{x}y=a+b⋅x1 型令x ′ = 1 x {x}'=\dfrac{1}{x}x′ =x1 , 则得y =
- 2021-03-10 15:42回答 1 已采纳 statmodels 它也是一个单独的模型，跟逻辑回归没关系。
- 2022-06-08 21:52回答 2 已采纳 sigmoid函数是一个常用的激活函数，它的表达式为 它的图像为 它可以把输入的连续实值转换为0到1之间的数字并输出，有两条渐近线分别为0和1，而此处0到1就表示分类的概率，它负责将神经元的输入映射
- 2018-08-15 20:28guoziqing506的博客 然而决策树不仅可以用来做数据分类，也可用于做数据回归。1984年Breiman，Friedman，Olshen等人出版了著作《Classification and Regression Trees》（简称CART）介绍了二叉决策树的产生。他们给出了用二叉决策进行树...
- 2023-02-04 15:22回答 3 已采纳 请参考： # 加载数据 data <- read.csv("data.csv") # 将前 90 个观察值分配给训练集，其余4个观察值分配给评估集 trainIndex <- 1:90
- 2022-06-11 19:39回答 1 已采纳 至少需要一个数组或dtype ValueError：至少需要一个数组或dtype-python黑洞网
- 2023-03-28 16:12回答 1 已采纳 判断离群点的方法不一定是只看3倍标准差，还可以通过画散点图、Cook距离、DFFITS等方法进行识别。在进行离群点处理时，建议先进行散点图观察，结合领域知识和实际情况进行判断，然后再采取相应的处理方式
- 2022-10-27 10:54I松风水月的博客 传统机器学习笔记6——回归树模型
- 2023-03-09 18:24回答 2 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ根据你提供的代码和错误信息，很可能是你拼写了错误的变量名或模块名。可以检查以下几个方面： 检查导入的模块名是否正确，正确的模块名应该是statsmodels.api而不是s
- 2021-12-11 15:09samll-guo的博客 1、决策回归树原理概述 与分类树一样 裂分指标，使用的是MSE、MAE MSE(y,y^)=1nsamples∑i=0nsamples−1(yi−y^i)2\text{MSE}(y, \hat{y}) = \frac{1}{n_\text{samples}} \sum\limits_{i=0}^{n_\text{samples} -...
- 2022-09-11 04:47EcoEvoPhylo的博客 后面重复此过程，寻找最佳预测空间和拆分点，从而使每个结果区域的RSS值最小，直到达到终止拆分标准，比如每个终端节点包含的样本数都不高于设定的阈值。经过上述过程，构建的模型可能会过拟合，导致模型对训练集...
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