Preguntas etiquetadas con cart

Se sabe que al construir un árbol de decisión, dividimos la variable de entrada exhaustivamente y encontramos la "mejor" división por enfoque de prueba estadística o enfoque de función de impureza. Mi pregunta es cuando usamos una variable continua como la variable de entrada (solo unos pocos valores duplicados), el …

8 cart 

En el modelo predictivo aplicado de Kuhn y Johnson, los autores escriben: Finalmente, estos árboles sufren de sesgo de selección: los predictores con un mayor número de valores distintos se ven favorecidos sobre los predictores más granulares (Loh y Shih, 1997; Carolin et al., 2007; Loh, 2010). Loh y Shih …

8 cart  bias 

Mi pregunta trata sobre los árboles de clasificación . Considere el siguiente ejemplo del conjunto de datos de Iris: Quiero seleccionar manualmente el mejor predictor para la primera división. Según el algoritmo CART, la mejor característica para hacer una división es la que maximiza la disminución de la impureza de …

8 r  machine-learning  classification  data-mining  cart 

Así que estoy jugando con la idea de escribir un algoritmo que crezca y elimine un árbol de regresión de los datos y luego, en los nodos terminales del árbol, se ajuste a un GLM. He estado tratando de leer sobre la idea, pero parece que no puedo encontrar ningún …

8 regression  generalized-linear-model  cart 

Llegué a varias publicaciones y documentos alegando que no se necesita podar árboles en un conjunto de árboles "embolsados" (ver 1 ). Sin embargo, ¿es necesariamente (o al menos en algunos casos conocidos) perjudicial realizar la poda (digamos, con la muestra OOB) en los árboles individuales en un conjunto? ¡Gracias!

8 bootstrap  cart  bagging 

¿Existe algún método para construir árboles de decisión que tenga en cuenta los predictores estructurados / jerárquicos / multinivel, que me permitan imponer conocimientos de dominio o restricciones en las interacciones, por ejemplo?

8 regression  machine-learning  multilevel-analysis  cart 

En ESL , Sección 9.7, hay un párrafo que establece que el tiempo de cálculo de una división en el crecimiento de un árbol de clasificación (o regresión) generalmente se escala como donde es el número de predictores y es el número de muestraspNlogNpNlog⁡Np N \log NpppNNN Un enfoque ingenuo …

8 algorithms  cart