Pertanyaan yang diberi tag «cart»

'Klasifikasi Dan Pohon Regresi'. CART adalah teknik pembelajaran mesin yang populer, dan membentuk dasar untuk teknik seperti hutan acak dan implementasi umum dari mesin pendorong gradien.

1
Bias seleksi di pohon
Dalam Applied Predictive Modelling oleh Kuhn dan Johnson penulis menulis: Akhirnya, pohon-pohon ini menderita bias seleksi: prediktor dengan jumlah nilai berbeda yang lebih tinggi lebih disukai daripada prediktor lebih granular (Loh dan Shih, 1997; Carolin et al., 2007; Loh, 2010). Loh dan Shih (1997) mengatakan bahwa “Bahaya terjadi ketika kumpulan …
8 cart  bias 

1
CART: Pilihan prediktor terbaik untuk pemisahan ketika keuntungan dalam penurunan pengotor adalah sama?
Pertanyaan saya berkaitan dengan pohon Klasifikasi . Pertimbangkan contoh berikut dari kumpulan data Iris: Saya ingin secara manual memilih prediktor terbaik untuk pemisahan pertama. Menurut algoritma CART, fitur terbaik untuk membuat pemisahan adalah fitur yang memaksimalkan penurunan pengotor partisi, juga disebut Gini gain: G i n i G a i …

1
Keuntungan GLM di simpul terminal pohon regresi?
Jadi saya bermain-main dengan ide menulis algoritma yang menumbuhkan dan memangkas pohon regresi dari data dan kemudian, di terminal node pohon, cocok dengan GLM. Saya sudah mencoba untuk membaca ide tetapi saya tidak bisa menemukan nama yang konsisten untuk teknik ini. Saya sudah membacanya sebagai pohon regresi hibrida (HRT), pohon …




4
Apakah rpart menggunakan pemisahan multivarian secara default?
Saya tahu bahwa rpartfungsi R menyimpan data yang diperlukan untuk mengimplementasikan pemisahan multivarian, tetapi saya tidak tahu apakah itu benar-benar melakukan pemisahan multivarian. Saya sudah mencoba merisetnya secara online dengan melihat rpartdokumen, tetapi saya tidak melihat informasi apa pun yang dapat melakukannya atau sedang melakukannya. Adakah yang tahu pasti?
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.