Was ist die Regressionsbaummethode?
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Video: Was ist die Regressionsbaummethode?

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Video: Decision Tree Regression Clearly Explained! 2024, November
Anonim

Die allgemeine Regressionsbaum Gebäude Methodik ermöglicht, dass Eingabevariablen eine Mischung aus kontinuierlichen und kategorialen Variablen sind. EIN Regressionsbaum kann als eine Variante der Entscheidung angesehen werden Bäume , entworfen, um reellwertige Funktionen anzunähern, anstatt zur Klassifizierung verwendet zu werden Methoden.

Wenn man dies berücksichtigt, wie funktioniert ein Regressionsbaum?

Entscheidungsbaum - Rückschritt . Entscheidungsbaum baut Rückschritt oder Klassifikationsmodelle in Form von a Baum Struktur. Es zerlegt einen Datensatz in immer kleinere Teilmengen, während gleichzeitig eine zugehörige Entscheidungsbaum wird inkrementell weiterentwickelt. Das Endergebnis ist a Baum mit Entscheidung Knoten und Blattknoten.

Was sind die verschiedenen Arten von Entscheidungsbäumen? Arten von Entscheidungsbäumen umfassen:

  • ID3 (Iterativer Dichotomiser 3)
  • C4. 5 (Nachfolger von ID3)
  • CART (Klassifikations- und Regressionsbaum)
  • CHAID (CHi-squared Automatic Interaction Detector).
  • MARS: erweitert Entscheidungsbäume, um mit numerischen Daten besser umgehen zu können.
  • Bedingte Inferenzbäume.

Was ist folglich der Unterschied zwischen Klassifikationsbaum und Regressionsbaum?

Die primäre Unterschied zwischen Klassifizierung und Regressionsentscheidungsbäume Ist das das Klassifikationsentscheidungsbäume werden mit ungeordneten Werten mit abhängigen Variablen erstellt. Die Regressionsentscheidungsbäume geordnete Werte mit stetigen Werten annehmen.

Wofür werden Regressionsbäume verwendet?

Entscheidung Bäume wobei die Zielvariable kontinuierliche Werte (typischerweise reelle Zahlen) annehmen kann Regressionsbäume . In der Entscheidungsanalyse ist eine Entscheidung Baum kann sein gewöhnt an Entscheidungen und Entscheidungsfindung visuell und explizit darstellen.

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