Video: Was ist eine Warenkorbanalyse?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Klassifikations- und Regressionsbaum ( WAGEN ) Analyse Unterteilt Beobachtungen in einem übereinstimmenden Datensatz, bestehend aus einer kategorialen (für Klassifikationsbäume) oder einer kontinuierlichen (für Regressionsbäume) abhängigen (Antwort) Variable und einer oder mehreren unabhängigen (erklärenden) Variablen, rekursiv in immer kleinere Gruppen
Was ist auf diese Weise die CART-Methode?
Ein Klassifikations- und Regressionsbaum ( WAGEN ) ist ein prädiktiver Algorithmus, der beim maschinellen Lernen verwendet wird. Es erklärt, wie die Werte einer Zielvariablen basierend auf anderen Werten vorhergesagt werden können. Es ist ein Entscheidungsbaum, bei dem jede Gabelung eine Aufteilung in eine Prädiktorvariable ist und jeder Knoten am Ende eine Vorhersage für die Zielvariable hat.
Anschließend stellt sich die Frage, was ist CART-Data-Mining? WAGEN steht für Klassifikations- und Regressionsbäume. Es handelt sich um eine Entscheidungsbaum-Lerntechnik, die entweder Klassifikations- oder Regressionsbäume ausgibt.
Die Leute fragen auch, wie funktioniert der CART-Algorithmus?
Die Algorithmus basiert auf Classification and Regression Trees von Breiman et al. (1984). EIN WAGEN tree ist ein binärer Entscheidungsbaum, der durch wiederholtes Aufteilen eines Knotens in zwei untergeordnete Knoten erstellt wird, beginnend mit dem Wurzelknoten, der die gesamte Lernstichprobe enthält. Y Die abhängige Variable oder Zielvariable.
Was ist eine Regressionsbaumanalyse?
Einstufung Baumanalyse ist, wenn das vorhergesagte Ergebnis die Klasse (diskret) ist, zu der die Daten gehören. Regressionsbaumanalyse ist, wenn das vorhergesagte Ergebnis als reelle Zahl angesehen werden kann (z. B. der Preis eines Hauses oder die Verweildauer eines Patienten in einem Krankenhaus).
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