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小标
2018-09-21
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摘要：本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习－数值预测的树，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习－数值预测的树，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
树的长处有一个就是在不需预处理的前提下处理很多的类型。就是不需要常规化，标准化数据的特征。
区分regression tree跟model tree.
1.Regression Tree
数值树的建立的基本原理跟类型树的建立过程是相同的。在拆分方式上，数值型的有其方法。数值型的拆分标准是standard deviation reduction(SDR)。定义如下：
|Ti|
SDR = sd(T) - Σ —— * sd(Ti)
|T|
|T| - T集合里数目
衡量预测性能的方法：
a.可以计算输出向量跟测试向量的相关性 cor。 相关度越高越好。这种方法是衡量相关强度(how strong).
b. 另外一种是衡量相差多远(how far). 这种方法计算预测值与测试值之间平均相差多上。 这个度量叫做mean aboslute error(MAE).
1 n
MAE = —— Σ |ei|
n i=1
ei 就是预测值与真实值的差。
2。Model Tree
Model Tree是在Regression Tree 的基础上把叶子节点（leaf node） 用线回归模型来替换。这样通常可以带来更准确的预测结果。
较为先进的算法是M5' 算法(M5-prime)
本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标人工智能机器学习频道！
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