简析分类树与回归树

发布于:2021-07-31 10:03:07

分类树?

? ? 以C4.5分类树为例,C4.5分类树在每次分枝时,是穷举每一个feature的每一个阈值,找到使得按照feature<=阈值,和feature>阈值分成的两个分枝的熵最大的阈值(熵最大的概念可理解成尽可能每个分枝的男女比例都远离1:1),按照该标准分枝得到两个新节点,用同样方法继续分枝直到所有人都被分入性别唯一的叶子节点,或达到预设的终止条件,若最终叶子节点中的性别不唯一,则以多数人的性别作为该叶子节点的性别。


? ? 总结:分类树使用信息增益或增益比率来划分节点;每个节点样本的类别情况投票决定测试样本的类别。


回归树?

? ? 回归树总体流程也是类似,区别在于,回归树的每个节点(不一定是叶子节点)都会得一个预测值,以年龄为例,该预测值等于属于这个节点的所有人年龄的*均值。分枝时穷举每一个feature的每个阈值找最好的分割点,但衡量最好的标准不再是最大熵,而是最小化均方差即(每个人的年龄-预测年龄)^2 的总和 / N。也就是被预测出错的人数越多,错的越离谱,均方差就越大,通过最小化均方差能够找到最可靠的分枝依据。分枝直到每个叶子节点上人的年龄都唯一或者达到预设的终止条件(如叶子个数上限),若最终叶子节点上人的年龄不唯一,则以该节点上所有人的*均年龄做为该叶子节点的预测年龄。


? ? 总结:回归树使用最小均方差划分节点;每个节点样本的均值作为测试样本的回归预测值。

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