Sisällysluettelo:

Mikä on regressiopuuanalyysi?
Mikä on regressiopuuanalyysi?

Video: Mikä on regressiopuuanalyysi?

Video: Mikä on regressiopuuanalyysi?
Video: Riippuvuusanalyysi - usean muuttujan regressioanalyysi 2024, Marraskuu
Anonim

Regressiopuuanalyysi on se, kun ennustettua lopputulosta voidaan pitää todellisena lukuna (esim. talon hinta tai potilaan sairaalassaoloaika).

Kysyttiin myös, mikä on regressiopuumenetelmä?

Yleinen regressiopuu rakennus metodologia sallii syötemuuttujien olla sekoituksia jatkuvista ja kategorisista muuttujista. A Regressiopuu voidaan pitää päätöksen muunnelmana puita , joka on suunniteltu arvioimaan reaaliarvoisia funktioita sen sijaan, että sitä käytettäisiin luokitteluun menetelmiä.

Toiseksi, mikä on CART-luokitus- ja regressiopuut? A Luokittelu- ja regressiopuu ( OSTOSKORI ) on koneoppimisessa käytetty ennustava algoritmi. Se selittää, kuinka kohdemuuttujan arvot voidaan ennustaa muiden arvojen perusteella. Se on a päätöspuu jossa jokainen haarukka on jako ennustajamuuttujassa ja jokaisella lopussa olevalla solmulla on ennuste kohdemuuttujalle.

Mitä eroa on tässä suhteessa luokituspuulla ja regressiopuulla?

Ensisijainen ero luokituksen välillä ja regressiopäätöspuut onko se, luokittelun päätöspuut on rakennettu järjestämättömistä arvoista riippuvaisilla muuttujilla. The regressiopäätöspuut ota järjestetyt arvot jatkuvilla arvoilla.

Mitä erityyppisiä päätöspuita on?

Päätöspuutyyppejä ovat:

  • ID3 (iteratiivinen dikotomisaattori 3)
  • C4. 5 (ID3:n seuraaja)
  • CART (luokitus- ja regressiopuu)
  • CHAID (CHi-neliön automaattinen vuorovaikutuksen ilmaisin).
  • MARS: laajentaa päätöspuita käsittelemään numeerista dataa paremmin.
  • Ehdolliset päättelypuut.

Suositeltava: