Extracto
Inhaltsverzeichnis
Einleitung.. I
Inhaltsverzeichnis.. III
Abbildungsverzeichnis.. IV
1 Allgemeiner Hintergrund.. 1
1.1 Die Entscheidungsbaum-Terminologie.. 1
1.2 Das Regressionsproblem.. 3
2 Grundlegende Konzeption von Regressionsbaumen.. 6
2.1 Erstellen von Regressionsbaumen anhand des Splitkriteriums.. 7
2.2 Regressionsbaume im Vergleich zur klassischen Regressionsanalyse.. 9
2.2.1 Anwendbarkeit und Eignung.. 9
2.2.2 Vorteile und Nachteile von Regressionsbaumen.. 10
2.3 Die optimale Baumgroge.. 11
2.3.1 Das Fehler-Komplexitatsmag.. 12
2.3.2 Der Weakest-Link-Algorithmus.. 15
2.4 Auswahl des optimalen Teilbaumes.. 17
2.4.1 Der Teststichprobenschatzer.. 18
2.4.2 Der Kreuzvalidierungsschatzer.. 19
3 Fortgeschrittene Konzeption von Regressionsbaumen.. 21
3.1 Bootstrap-Algorithmus.. 21
3.2 Bagging.. 22
3.2.1 Out-of-bag Fehlerschatzung.. 23
3.2.2 Trennfahigkeit der Regressoren.. 24
3.3 Random Forests.. 25
3.4 Gradient-Boosting.. 26
4 Empirie.. 31
5 Fazit.. 39
Anhang.. 41
Literaturverzeichnis.. 45
1 Allgemeiner Hintergrund
- Citar trabajo
- Rochus Niemierko (Autor), 2015, Regressionsbäume anhand des CART-Algorithmus und diverse fortgeschrittene Methoden, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/355232
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