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兹马思-数学第一资源

贝叶斯树模型。(英语) Zbl 0998.68072
小结:当简单的参数模型(如线性回归)无法充分近似整个数据集之间的关系时,另一种选择可能是考虑对数据进行分区,然后在分区的每个子集中使用单独的简单模型。这种替代方法是由树模型提供的,它使用二叉树来标识这样的分区。然而,树模型比传统的树(如CART,C4.5)更进一步,它通过拟合模型而不是在每个子集中使用简单的平均值或比例。本文提出了一种寻找和拟合参数树模型的贝叶斯方法,特别是贝叶斯树回归。通过在模拟和真实数据集上与神经网络、MARS和传统树的预测性能的交叉验证比较,说明了这种方法的潜力。

理学硕士:
68问题32 计算学习理论
软件:
C4.5款
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全文: 内政部