Innehållsförteckning:

Vad är regressionsträdsanalys?
Vad är regressionsträdsanalys?

Video: Vad är regressionsträdsanalys?

Video: Vad är regressionsträdsanalys?
Video: David Hand: Ai, Dark Data, LLMs, Peer Review 2024, December
Anonim

Regressionsträdanalys är när det förutsagda resultatet kan betraktas som ett reellt tal (t.ex. priset på ett hus eller en patients vistelsetid på ett sjukhus).

Frågade också, vad är regressionsträdmetoden?

Generalen regressionsträd byggnad metodik tillåter indatavariabler att vara en blandning av kontinuerliga och kategoriska variabler. A Regressionsträd kan betraktas som en variant av beslut träd , utformad för att approximera verkligt värderade funktioner, istället för att användas för klassificering metoder.

För det andra, vad är CART-klassificering och regressionsträd? A Klassificerings- och regressionsträd ( VAGN ) är en prediktiv algoritm som används i maskininlärning. Den förklarar hur en målvariabels värden kan förutsägas baserat på andra värden. Det är en beslutsträd där varje gaffel är en uppdelning i en prediktorvariabel och varje nod i slutet har en förutsägelse för målvariabeln.

Angående detta, vad är skillnaden mellan klassificeringsträd och regressionsträd?

Den primära skillnad mellan klassificering och regressionsbeslutsträd är det, den klassificeringsbeslutsträd är byggda med oordnade värden med beroende variabler. De regressionsbeslutsträd ta ordnade värden med kontinuerliga värden.

Vilka är de olika typerna av beslutsträd?

Typer av beslutsträd inkluderar:

  • ID3 (Iterativ Dichotomiser 3)
  • C4. 5 (efterföljare av ID3)
  • CART (klassificerings- och regressionsträd)
  • CHAID (CHi-kvadrat automatisk interaktionsdetektor).
  • MARS: utökar beslutsträd för att hantera numeriska data bättre.
  • Villkorliga slutledningsträd.

Rekommenderad: