Qu'est-ce que la méthode de l'arbre de régression?
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Vidéo: Qu'est-ce que la méthode de l'arbre de régression?

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Vidéo: 44a Introduction aux arbres de régression et de classification 2024, Novembre
Anonim

Le général arbre de régression imeuble méthodologie permet aux variables d'entrée d'être un mélange de variables continues et catégorielles. UNE Arbre de régression peut être considéré comme une variante de la décision des arbres , conçu pour approximer les fonctions à valeur réelle, au lieu d'être utilisé pour la classification méthodes.

En tenant compte de cela, comment fonctionne un arbre de régression ?

Arbre de décision - Régression . Arbre de décision construit régression ou des modèles de classification sous la forme d'un arbre structure. Il décompose un ensemble de données en sous-ensembles de plus en plus petits tout en arbre de décision se développe progressivement. Le résultat final est un arbre avec décision nœuds et nœuds feuilles.

De plus, quels sont les différents types d'arbres de décision ? Les types d'arbres de décision comprennent:

  • ID3 (Dichotomiseur itératif 3)
  • C4. 5 (successeur de ID3)
  • CART (arbre de classification et de régression)
  • CHAID (Détecteur d'interaction automatique au carré CHi).
  • MARS: étend les arbres de décision pour mieux gérer les données numériques.
  • Arbres d'inférence conditionnelle.

Par conséquent, quelle est la différence entre l'arbre de classification et l'arbre de régression ?

Le primaire différence entre les classements et arbres de décision de régression est-ce le arbres de décision de classification sont construits avec des valeurs non ordonnées avec des variables dépendantes. Les arbres de décision de régression prendre des valeurs ordonnées avec des valeurs continues.

A quoi servent les arbres de régression ?

Décision des arbres où la variable cible peut prendre des valeurs continues (généralement des nombres réels) sont appelées arbres de régression . Dans l'analyse décisionnelle, une décision arbre peut être habitué représenter visuellement et explicitement les décisions et la prise de décision.

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