CART es árboles de clasificación y regresión en los que el conjunto de datos se divide en varios árboles, según los criterios de división. Estos criterios son: – Gini, entropía y varianza. La división se realiza hasta que se alcanza / crea el nodo terminal del árbol. El modelo establece explícitamente el límite al que deben crearse los árboles. Se utiliza para predecir variables de clasificación o regresión (o variables continuas).
Árboles de regresión potenciados está utilizando árboles de regresión mientras sigue el algoritmo de potenciación. En Boosting, los árboles se construyen de forma iterativa utilizando árboles de regresión y convierte a los alumnos débiles en alumnos fuertes. La principal diferencia es que toma el error predictivo del árbol anterior y usa el residual como la variable dependiente y luego crea el árbol y nuevamente determina el residual. El resultado final es el valor ponderado de cada árbol y clasificador; El peso depende de la precisión.
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