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evtree（进化树）

swMATH ID:	14304
软件作者：	托马斯·格拉宾格（Thomas Grubinger）、阿奇姆·泽利斯（Achim Zeileis）、卡尔·彼得·菲佛（Karl-Peter Pfeiffer）
描述：	evtree：全局最优树的进化学习。常用的分类和回归树方法（如CART算法）是递归分区方法，可在正向逐步搜索中构建模型。尽管这种方法被认为是一种有效的启发式方法，但递归树方法的结果只是局部最优的，因为选择分割只是为了在下一步最大化同质性。另一种搜索树参数空间的方法是使用全局优化方法，如进化算法。evtree包实现了一种进化算法，用于学习R中全局最优的分类和回归树。CPU和内存密集型任务在C++中完全计算，而partykit包用于表示R中生成的树，为摘要、可视化和预测提供了统一的基础设施
主页：	https://cran.r-project.org/web/packages/evtree/index.html
源代码：	https://github.com/cran/evtree
依赖项：	R（右）
相关软件：	r零件;R（右）;4.5条;聚会;UCI-毫升;千兆字节;CRAN任务视图;加;科恩拉布;RWeka公司;XGBoost公司;tmle3选项;卢比;玻璃纤维;策略树;bst公司;红宝石;汽车;请参见5;NYSOL公司
引用于：	10文件

1出版物描述软件	年份
evtree：R中全局最优分类和回归树的进化学习链接托马斯·格拉宾格；阿奇姆·泽利斯；卡尔·彼得·菲佛	2014

2	亚历山大·哈弗迈耶
1	阿尔瓦雷兹·伊莱西亚斯（Alvarez-Iglesias），阿尔贝托
1	安东尼奥·凯特里安·安东尼奥
1	Asfha，Huruy Debsessive公司
1	巴特·贝森斯
1	理查德·伯克（Richard A.Berk）。
1	埃米利奥·卡里佐萨
1	马克西姆·克里斯特尔斯
1	伯恩哈德·哈勒
1	罗尔·亨卡特斯
1	约翰·P·欣德。
1	塞巴斯蒂安·霍普纳
1	霍斯顿，托尔斯滕
1	贝图尔·凯恩·基林克
1	克里斯蒂娜·莫勒罗·里奥
1	约翰·纽厄尔。
1	阿明·奥特
1	罗尼洛·拉戈多斯
1	多洛雷斯罗梅罗·莫拉莱斯
1	剥皮，Eugen
1	库尔特·乌尔姆。
1	塞普·范登·布鲁克
1	罗尔·韦伯伦
1	蒂姆·威尔登克
1	王彤