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Qu'est-ce que l'analyse par arbre de régression ?
Qu'est-ce que l'analyse par arbre de régression ?

Vidéo: Qu'est-ce que l'analyse par arbre de régression ?

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

Analyse de l'arbre de régression C'est lorsque le résultat prévu peut être considéré comme un nombre réel (par exemple, le prix d'une maison ou la durée du séjour d'un patient dans un hôpital).

Également demandé, qu'est-ce que la méthode de l'arbre de régression?

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.

Deuxièmement, qu'est-ce que les arbres de classification et de régression CART ? UNE Arbre de classification et de régression ( CHARIOT ) est un algorithme prédictif utilisé dans l'apprentissage automatique. Il explique comment les valeurs d'une variable cible peuvent être prédites en fonction d'autres valeurs. C'est un arbre de décision où chaque fourche est une division dans une variable prédictive et chaque nœud à la fin a une prédiction pour la variable cible.

À ce sujet, 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.

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.

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