회귀 결정 트리

결정 트리 회귀자는 연속 변수의 값을 예측하는 데 사용되는 결정 트리 알고리즘을 기반으로 한 회귀 모델입니다. 의사결정 트리를 구축하여 입력 특징 공간을 여러 개의 하위 공간으로 나누고, 각 하위 공간은 예측 값에 해당합니다. 예측 과정에서 입력 특성 값에 따라 해당 리프 노드를 결정 트리를 따라 위에서 아래로 재귀적으로 검색하여 해당 예측 값을 얻습니다. 의사결정트리 회귀분석기는 간단하고 해석이 용이하며, 다차원 특성을 처리할 수 있고, 비선형 관계에 적응할 수 있다는 장점이 있으며, 주택 가격 예측, 주가 예측, 상품 판매 예측 등의 분야에서 자주 사용됩니다.

결정 트리 회귀 알고리즘은 특징 공간 분할을 기반으로 연속 변수를 예측합니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다.

1 데이터 세트의 특징과 대상 변수에 따라 최적의 특징을 루트로 선택합니다. 노드를 만들고 샘플 세트를 여러 하위 세트로 나눕니다.

각 하위 집합에 대해 1단계를 반복하고 가장 좋은 기능을 하위 노드로 선택한 다음 샘플이 하나만 남거나 더 이상 분할할 수 없을 때까지 하위 집합을 더 작은 하위 집합으로 계속 나눕니다.

3. 각 리프 노드에 대해 샘플의 평균을 예측값으로 계산합니다.

4. 예측 중에는 입력 특성 값에 따라 해당 리프 노드를 결정 트리를 따라 위에서 아래로 재귀적으로 검색하여 해당 예측 값을 얻습니다.

5. 최적의 특성을 선택할 때 일반적으로 특성의 중요도를 측정하기 위해 정보 획득률, 정보 획득률 또는 지니 지수와 같은 지표가 사용됩니다. 샘플을 분할할 때 그리디 알고리즘, 가지치기 알고리즘 등을 사용하여 모델의 복잡성과 일반화 오류를 줄일 수 있습니다.

의사결정 트리 회귀자는 과적합 문제가 발생하기 쉬우므로 예측 성능을 향상시키기 위해 가지치기 및 기타 작업이 필요한 경우가 많습니다.

위 내용은 회귀 결정 트리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!