决策树回归value值
时间: 2023-09-29 22:06:21 浏览: 38
决策树回归的value值指的是在叶子节点上对应的输出值,可以是连续的实数值或者离散的类别标签。在决策树回归中,我们通过将数据集划分成多个子集,并在每个子集上递归地构建决策树来预测目标变量的值。在决策树的每个叶子节点上,我们都会为其分配一个value值,用于表示该节点对应的样本的目标变量的预测值。当我们对新的样本进行预测时,我们会根据其特征值逐步向下遍历决策树,直到找到对应的叶子节点,然后将该节点的value值作为该样本的预测值。
相关问题
决策树value是什么意思
决策树中的value是指在某个叶子节点处的预测结果或分类结果。在决策树分类算法中,叶子节点是最终分类结果的产生地,每个叶子节点都对应一个分类结果。当决策树模型用于预测新数据时,数据会被沿着决策树从根节点一直走到某个叶子节点,该叶子节点的value值就是该数据的预测结果。对于回归树来说,value则是某个叶子节点处的回归值,表示该节点对应的样本的响应变量的平均值。
python实现分类回归决策树CART
决策树是一种基于树结构进行决策的模型,可以用于分类和回归问题。CART(Classification and Regression Trees)是一种常用的决策树算法,可以用于分类和回归问题。本文介绍如何使用Python实现分类回归决策树CART。
## 1. 数据集
我们使用sklearn自带的iris数据集进行演示。iris数据集包含150个样本,分为三类,每类50个样本。每个样本包含4个特征:花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length)和花瓣宽度(petal width)。数据集中的类别分别为:0、1、2。
我们将使用决策树对这个数据集进行分类。
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
## 2. CART算法
CART算法是一种基于贪心策略的决策树算法,它采用二叉树结构进行决策。对于分类问题,CART算法使用Gini指数作为分裂标准;对于回归问题,CART算法使用均方误差作为分裂标准。
### 2.1 分裂标准
对于分类问题,CART算法使用Gini指数作为分裂标准。Gini指数的定义如下:
$$Gini(T)=\sum_{i=1}^{c}{p_i(1-p_i)}$$
其中,$T$表示当前节点,$c$表示类别数,$p_i$表示属于类别$i$的样本占比。
对于某个特征$a$和取值$t$,将数据集$D$分成$D_1$和$D_2$两部分:
$$D_1=\{(x,y)\in D|x_a\leq t\}$$$$D_2=\{(x,y)\in D|x_a>t\}$$
则分裂的Gini指数为:
$$Gini_{split}(D,a,t)=\frac{|D_1|}{|D|}Gini(D_1)+\frac{|D_2|}{|D|}Gini(D_2)$$
对于回归问题,CART算法使用均方误差作为分裂标准。均方误差的定义如下:
$$MSE(T)=\frac{1}{|T|}\sum_{(x,y)\in T}(y-\bar{y})^2$$
其中,$\bar{y}$表示$T$中所有样本的平均值。
对于某个特征$a$和取值$t$,将数据集$D$分成$D_1$和$D_2$两部分:
$$D_1=\{(x,y)\in D|x_a\leq t\}$$$$D_2=\{(x,y)\in D|x_a>t\}$$
则分裂的均方误差为:
$$MSE_{split}(D,a,t)=\frac{|D_1|}{|D|}MSE(D_1)+\frac{|D_2|}{|D|}MSE(D_2)$$
### 2.2 选择最优分裂特征和取值
对于某个节点$T$,我们需要找到最优的分裂特征和取值。具体地,对于所有特征$a$和所有可能的取值$t$,计算分裂标准(Gini指数或均方误差),并选择最小分裂标准对应的特征和取值。
```python
def split(X, y):
best_feature = None
best_threshold = None
best_gini = np.inf
for feature in range(X.shape[1]):
thresholds = np.unique(X[:, feature])
for threshold in thresholds:
left_indices = X[:, feature] <= threshold
right_indices = X[:, feature] > threshold
if len(left_indices) > 0 and len(right_indices) > 0:
left_gini = gini(y[left_indices])
right_gini = gini(y[right_indices])
gini_index = (len(left_indices) * left_gini + len(right_indices) * right_gini) / len(y)
if gini_index < best_gini:
best_feature = feature
best_threshold = threshold
best_gini = gini_index
return best_feature, best_threshold, best_gini
```
其中,`gini`函数计算Gini指数,`mse`函数计算均方误差:
```python
def gini(y):
_, counts = np.unique(y, return_counts=True)
proportions = counts / len(y)
return 1 - np.sum(proportions ** 2)
def mse(y):
return np.mean((y - np.mean(y)) ** 2)
```
### 2.3 建立决策树
我们使用递归的方式建立决策树。具体地,对于当前节点$T$,如果所有样本都属于同一类别,或者所有特征的取值都相同,则将$T$标记为叶子节点,类别为样本中出现最多的类别。
否则,选择最优分裂特征和取值,将$T$分裂成两个子节点$T_1$和$T_2$,递归地建立$T_1$和$T_2$。
```python
class Node:
def __init__(self, feature=None, threshold=None, left=None, right=None, value=None):
self.feature = feature
self.threshold = threshold
self.left = left
self.right = right
self.value = value
def build_tree(X, y, max_depth):
if max_depth == 0 or len(np.unique(y)) == 1 or np.all(X[0] == X):
value = np.bincount(y).argmax()
return Node(value=value)
feature, threshold, gini = split(X, y)
left_indices = X[:, feature] <= threshold
right_indices = X[:, feature] > threshold
left = build_tree(X[left_indices], y[left_indices], max_depth - 1)
right = build_tree(X[right_indices], y[right_indices], max_depth - 1)
return Node(feature=feature, threshold=threshold, left=left, right=right)
```
其中,`max_depth`表示树的最大深度。
### 2.4 预测
对于某个样本,从根节点开始,根据特征取值递归地向下遍历决策树。如果当前节点是叶子节点,则返回该节点的类别。
```python
def predict_one(node, x):
if node.value is not None:
return node.value
if x[node.feature] <= node.threshold:
return predict_one(node.left, x)
else:
return predict_one(node.right, x)
def predict(tree, X):
return np.array([predict_one(tree, x) for x in X])
```
## 3. 完整代码
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
def gini(y):
_, counts = np.unique(y, return_counts=True)
proportions = counts / len(y)
return 1 - np.sum(proportions ** 2)
def mse(y):
return np.mean((y - np.mean(y)) ** 2)
def split(X, y):
best_feature = None
best_threshold = None
best_gini = np.inf
for feature in range(X.shape[1]):
thresholds = np.unique(X[:, feature])
for threshold in thresholds:
left_indices = X[:, feature] <= threshold
right_indices = X[:, feature] > threshold
if len(left_indices) > 0 and len(right_indices) > 0:
left_gini = gini(y[left_indices])
right_gini = gini(y[right_indices])
gini_index = (len(left_indices) * left_gini + len(right_indices) * right_gini) / len(y)
if gini_index < best_gini:
best_feature = feature
best_threshold = threshold
best_gini = gini_index
return best_feature, best_threshold, best_gini
class Node:
def __init__(self, feature=None, threshold=None, left=None, right=None, value=None):
self.feature = feature
self.threshold = threshold
self.left = left
self.right = right
self.value = value
def build_tree(X, y, max_depth):
if max_depth == 0 or len(np.unique(y)) == 1 or np.all(X[0] == X):
value = np.bincount(y).argmax()
return Node(value=value)
feature, threshold, gini = split(X, y)
left_indices = X[:, feature] <= threshold
right_indices = X[:, feature] > threshold
left = build_tree(X[left_indices], y[left_indices], max_depth - 1)
right = build_tree(X[right_indices], y[right_indices], max_depth - 1)
return Node(feature=feature, threshold=threshold, left=left, right=right)
def predict_one(node, x):
if node.value is not None:
return node.value
if x[node.feature] <= node.threshold:
return predict_one(node.left, x)
else:
return predict_one(node.right, x)
def predict(tree, X):
return np.array([predict_one(tree, x) for x in X])
if __name__ == '__main__':
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
tree = build_tree(X, y, max_depth=2)
print(predict(tree, X))
```
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)