决策树实验报告 代码大全 决策树实验报告 代码大全
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2022-10-18
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决策树算法讨论
1．1 决策树的分类与回归
（1）我们组的主要任务是首先交代决策树的概念，之后手动推演和上机实
践实现决策树的分类与回归
（2）我的工作是介绍决策树回归理论，并根据网上的数据，通过手动推演
和上级实现进行验证。
1．2 决策树回归的工作基础或实验条件
（1）硬件环境
根据数据在纸上进行手动演算得到初期结果，使用电脑使用代码进行验证。
（2）软件环境
在电脑上验证时使用了 python 作为主要工具。
1．3 设计思想
(1)回归树概念：
回归决策树主要指 CART(classification and regression tree)算法，
内部结点特征的取值为“是”和“否”， 为二叉树结构。
所谓回归，就是根据特征向量来决定对应的输出值。回归树就
是将特征空间划分成若干单元，每一个划分单元有一个特定的
输出。因为每个结点都是“是”和“否”的判断，所以划分的
边界是平行于坐标轴的。对于测试数据，我们只要按照特征将
其归到某个单元，便得到对应的输出值。
划分的过程也就是建立树的过程，每划分一次，随即确定划分
单元对应的输出，也就多了一个结点。当根据停止条件划分终
止的时候，最终每个单元的输出也就确定了，也就是叶结点。
(2)回归树建立：
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