Classification and regression trees (The Wadsworth statistics/probability series) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wadsworth International Group

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1984

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534980535

丛书系列:

图书标签:

决策树
回归树
分类
统计学
概率论
机器学习
数据挖掘
预测建模
统计建模
CART

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具体描述

《分类与回归树》是一本深入探讨决策树模型的经典统计学著作。本书旨在为读者提供对分类与回归树（CART）算法的全面理解，涵盖其理论基础、实际应用以及在数据挖掘和机器学习领域的核心作用。本书的作者以清晰易懂的语言，详细阐述了构建决策树的核心思想——通过一系列二分法问题将数据集递归地分割，从而形成一个预测模型。这种树状结构能够直观地展现数据中的决策规则，使得模型的解释性极强，深受统计学和机器学习研究者与实践者的喜爱。在本书中，读者将了解到CART算法是如何处理连续型和类别型数据，以及如何根据目标变量的类型选择合适的分割标准。对于回归树，书中会详细介绍如何通过最小化方差来选择最佳分裂点，从而构建能够预测连续值的树模型。对于分类树，则会深入讲解如何利用基尼不纯度或信息增益等指标来评估分裂的优劣，以构建能够预测离散类别的树模型。本书还着重介绍了剪枝技术在决策树构建中的重要性。过拟合是决策树模型面临的一个常见挑战，而剪枝算法，如代价复杂度剪枝（Cost-Complexity Pruning），能够有效地控制树的复杂度，防止模型在训练集上表现良好但在新数据上泛化能力差。书中会详细解释不同剪枝策略的原理、实现方法以及如何选择最优的剪枝参数。除了算法本身的细节，本书还将CART算法置于更广阔的数据分析和模式识别背景下进行讨论。它会探讨如何将决策树与其他机器学习技术相结合，例如与集成学习方法（如随机森林、梯度提升树）的协同作用，以及决策树在处理高维数据、缺失值等问题上的优势。本书的另一大亮点在于其对模型评估和解释的深入探讨。读者将学习如何使用交叉验证等技术来评估决策树模型的性能，并理解如何通过可视化技术来解读决策树的结构和预测逻辑。这种对模型可解释性的强调，使得CART模型在需要理解“为什么”的领域，如医学诊断、金融风险评估等，具有不可替代的价值。本书的结构安排严谨，逻辑清晰，从基础概念到高级应用，循序渐进地引导读者掌握CART技术。无论是统计学专业学生、数据科学家、机器学习工程师，还是对数据驱动决策感兴趣的从业者，都能从本书中获益匪浅。它不仅是学习决策树算法的理想入门读物，更是深入理解其精髓和应用的最佳参考资料。通过阅读本书，读者将能够熟练运用CART模型解决实际问题，并进一步探索更复杂的建模技术。