关于回归决策树CART生成算法中的最优化算法详解

首先,一共比如有M个特征,N个样本,对于每一个特征j,遍历其中的N个样本,得到N个值中,最小的值,作为这个特征的最优切分点,而其中的c1,c2是可以直接得到的。然后,遍历这M个特征,得到M个值,取其中最小的值对应的j和s作为最优切分变量和最优切分点分点

相关推荐
董董灿是个攻城狮8 小时前
AI视觉连载8:传统 CV 之边缘检测
算法
AI软著研究员15 小时前
程序员必看:软著不是“面子工程”,是代码的“法律保险”
算法
FunnySaltyFish15 小时前
什么?Compose 把 GapBuffer 换成了 LinkBuffer?
算法·kotlin·android jetpack
颜酱16 小时前
理解二叉树最近公共祖先(LCA):从基础到变种解析
javascript·后端·算法
地平线开发者1 天前
SparseDrive 模型导出与性能优化实战
算法·自动驾驶
董董灿是个攻城狮1 天前
大模型连载2:初步认识 tokenizer 的过程
算法
地平线开发者1 天前
地平线 VP 接口工程实践(一):hbVPRoiResize 接口功能、使用约束与典型问题总结
算法·自动驾驶
罗西的思考1 天前
AI Agent框架探秘:拆解 OpenHands(10)--- Runtime
人工智能·算法·机器学习
HXhlx2 天前
CART决策树基本原理
算法·机器学习
Wect2 天前
LeetCode 210. 课程表 II 题解:Kahn算法+DFS 双解法精讲
前端·算法·typescript