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文档简介

1 判定树基本观念 2 分类与回归树 CART 分类与回归树 ClassificationAndRegressionTrees CART CART算法是建构判定树时最常用的算法之一 自从1984年布里曼 L Brieman 与其同僚发表这种方法以来 就一直机械学习实验的要素 3 分类与回归树 CART 找出起始的分隔 用来评估一个分隔数的衡量标准是分散度 diversity 对于一组数据的 分散度指标 indexofdiversity 有多种计算方式 不论哪一种 分散度指标很高 表示这个组合中包含平均分配到多个类别 而分散度指标很低则表示一个单一类别的成员居优势 4 分类与回归树 CART 找出起始的分隔 最好的分隔变量是能够降低一个数据组的分散度 而且降得最多 换言之 我们希望以下这个式子最大化 分散度 分隔前 分散度 分隔后左边子集合 分散度 分隔后右边子集合 三分种分散度衡量法 min P c1 P c2 2P c1 P c2 P c1 logP c1 P c2 logP c2 5 分类与回归树 CART 计算每个节点的错误率 每一个叶部如今都分配到一个类别以及一个错误率 回顾前图 图中选取了从根部到标示为 女性 的叶部路径 该节点是一个叶部节点 表示找不到任何分隔变量可以显著的降低其分散性 然而 这并不表示所有祗达这个叶部的资料都属于同一类 使用简单机率的定义 我们可以看到11个叶部中有9个是正确分类 这告诉我们 以这个训练组而言 抵达这个节点的资料是女性的机率为0 818 相对的 这个叶部的错误率1 0 818就是0 812 6 分类与回归树 CART 计算整个判定树的错误率 整个判定树的错误率是所有叶部错误率的加权总数 每一个叶部的错误率乘上数据抵达叶部的机率 分配到资料的比例 加起来的总数就是整个判定树的错误率 7 分类与回归树 CART 8 分类与回归树 CART 9 分类与回归树 CART 将代价列入考虑 我们讨论至此 只使用错误率作为评估一个分支树良莠的依据 然而 在许多应用上 错误分类的代价依数据类别不同而有异 当然在医疗诊断上 一个错误的阴性诊断 negative 也许会比错误的阳性诊断 positive 伤害更大 在进行癌症抹片检查时 误诊为性也许只会带来更多的检查 但误诊为阴性却
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