cart回归matlab代码 机器学习 这次来北京，主要还是想要自己能学一些东西，所以还是使用Matlab代码，所以我这里暂时就先用Matlab算法来计算，如果不行，我们再使用R语言来去计算 数据挖据的功能及应用 分类： 决策树、支持向量机、K-近邻、贝叶斯 聚类分析： K-means；K-中心；DBSan 预测： 线性回归；非线性回归 关联分析： 统计 数据挖掘的流程 商业理解（需求理解） 数据理解 数据准备（构造数据最终集合、净化和转换数据） 模型建立（选择和应用各种模型技术，矫正和优化个证模型参数） 模型评估 模型发布 1.数据清洗 清洗方法：解决不完整数据、错误噪声（偏差分析、回归分析、规则库） 错误噪声的解决方法： 分箱！！！ 划分成等深的箱，用箱平均值平滑或者用边界平滑 重复记录的数据：套牌车，这可以是一个很好的课题 实时 实际应用：车辆轨迹数据清洗，北京市12712辆出租车，2011年11月11日之后的30天的GPS采样数据，共有333651069个，平均采样点数量26349 不真实点（超出北京的经纬范围），重复时间点（同一时间的多个点），高速点（大于90km/h），距离

大车 分类和回归树（CART）C ++实现 目录 介绍 资料格式 介绍 CART是分类树和回归树的C ++实现，这是DM（数据挖掘）的著名算法。 这是此实现的源代码。 资料格式 培训和测试数据文件的格式为： ：：...。 。 。 每行包含一个实例，并以'\ n'字符结尾。 是一个浮点值，指示分类中的类ID，或者指示回归中的因变量值。 类ID的范围应从1到类的大小。 例如，对于4类分类问题，类ID为1、2、3和4。 因变量值保持的范围在实数集内。 和：以'\ t'字符分隔。 是表示要素ID的正整数。 功能ID的范围应从1到功能集的大小。 例如，如果要素集的尺寸为10，则要素ID为1、2，... 9或10。索引必须按升序排列。 是表示要素值的浮点数。 如果特征值等于0，则出于存储空间和计算速度的考虑，建议忽略：。 测试文件中的标签仅用于计算准确性或错误。 如果它们未知，则只需在第一

关于变量分箱主要分为两大类：有监督型和无监督型 对应的分箱方法： A. 无监督：(1) 等宽 (2) 等频 (3) 聚类 B. 有监督：(1) 卡方分箱法(ChiMerge) (2) ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法 (3) 信用评分建模的IV最大化分箱 等 本篇使用python，基于CART算法对连续变量进行最优分箱 由于CART是决策树分类算法，所以相当于是单变量决策树分类。 简单介绍下理论： CART是二叉树，每次仅进行二元分类，对于连续性变量，方法是依次计算相邻两元素值的中位数，将数据集一分为二，计算该点作为切割点时的基尼值较分割前的基尼值下降程度，每次切分时，选择基尼下降

基于CART决策树模型的中医药联合化疗对晚期肺癌生存预后的分析，焦丽静，杨铭，背景 近年来，肺癌已经成为发病率和死亡率增长最快、对人类健康和生命威胁最严重的恶性肿瘤。70%-80%患者在明确诊断时已属晚期，化

一个简单的例子 下面两个分裂的结果会得到相同的精度—有200个记录会被误分类 但是，很显然，2号分裂毫无疑问更好一些－右边的节点是完全纯净的，在这边无需更多的工作 一个突的混杂度函数会青睐第二个分裂 一号分裂 二号分裂

购物车类的例子，很强大

cart代码matlab MachineLearning 这些是学习机器学习时自己练习，比赛和课程的一些代码，就算是记录学习ML的过程吧。 学习记录 8/7/2016 CART C4.5 决策树（1） 8/8/2016 CART C4.5 决策树（2） 8/9/2016 单，多隐藏层神经网络（1） 8/10/2016 SVM原理和推导(1)，对于SMO不是很懂。。matplotlib学习(基本跟Matlab差不多哦)

CART树回归附件代码

Decision_tree-python 决策树分类（ID3，C4.5，CART） 三种算法的区别如下： (1) ID3算法以信息增益为准则来进行选择划分属性，选择信息增益最大的； (2) C4.5算法先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的属性，再从中选择增益率最高的； (3) CART算法使用“基尼指数”来选择划分属性，选择基尼值最小的属性作为划分属性. 本次实验我的数据集如下所示： 共分为四个属性特征：年龄段，有工作，有自己的房子，信贷情况; 现根据这四种属性特征来决定是否给予贷款 为了方便，我对数据集进行如下处理： 在编写代码之前，我们先对数据集进行属性标注。 （0）年龄：0代表青年，1代表中年，2代表老年； （1）有工作：0代表否，1代表是； （2）有自己的房子：0代表否，1代表是； （3）信贷情况：0代表一般，1代表好，2代表非常好； （4）类别(是否给贷款)：no代表否，

function test_targets = CART(train_patterns, train_targets, test_patterns, params) % Classify using classification and regression trees % Inputs: % training_patterns - Train patterns % training_targets - Train targets % test_patterns - Test patterns % params - [Impurity type, Percentage of incorrectly assigned samples at a node] % Impurity can be: Entropy, Variance (or Gini), or Misclassification % % Outputs % test_targets - Predicted targets