Wat is de regressieboommethode?
Wat is de regressieboommethode?

Video: Wat is de regressieboommethode?

Video: Wat is de regressieboommethode?
Video: Regression Trees, Clearly Explained!!! 2024, November
Anonim

De algemene regressieboom gebouw methodologie laat ingangsvariabelen een mengsel zijn van continue en categorische variabelen. EEN Regressieboom kan worden beschouwd als een variant van de beslissing bomen , ontworpen om functies met reële waarde te benaderen, in plaats van te worden gebruikt voor classificatie methoden.

Dit in overweging nemend, hoe werkt een regressieboom?

Beslissingsboom - regressie . Beslissingsboom bouwt regressie of classificatiemodellen in de vorm van a boom structuur. Het splitst een dataset op in kleinere en kleinere subsets, terwijl het tegelijkertijd een bijbehorend beslissingsboom stapsgewijs wordt ontwikkeld. Het eindresultaat is een boom met beslissing knopen en bladknopen.

Bovendien, wat zijn de verschillende soorten beslisbomen? Soorten beslisbomen zijn onder meer:

  • ID3 (Iteratieve tweedeling 3)
  • C4. 5 (opvolger van ID3)
  • CART (classificatie- en regressieboom)
  • CHAID (CHi-kwadraat automatische interactiedetector).
  • MARS: breidt beslisbomen uit om numerieke gegevens beter te kunnen verwerken.
  • Voorwaardelijke inferentiebomen.

Wat is dus het verschil tussen classificatieboom en regressieboom?

de primaire verschil tussen classificatie en regressie beslisbomen is dat de classificatie beslissingsbomen zijn gebouwd met ongeordende waarden met afhankelijke variabelen. De regressie beslisbomen neem geordende waarden met continue waarden.

Waar worden regressiebomen voor gebruikt?

Beslissing bomen waarbij de doelvariabele continue waarden kan aannemen (meestal reële getallen) worden genoemd regressiebomen . In beslissingsanalyse, een beslissing boom kan zijn gewend om visueel en expliciet vertegenwoordigen beslissingen en besluitvorming.

Aanbevolen: