文件名称：基于ELM的改进CART决策树回归算法
文件大小：1.05MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 05:42:38
CART决策树回归算法 极限学习机 叶节点 预测输出 回归分析
为提高CART (Classification And Regression Tree)决策树回归算法的准确性, 提出一种基于ELM (Extreme Learning Machine)的改进CART决策树回归算法——ELM-CART算法. 所提算法主要是在CART回归树创建过程中, 在每个叶节点使用极限学习机建模, 可以得到真正意义上的回归预测值, 提高泛化能力, 弥补CART决策树回归算法本身的容易过拟合以及预测输出为定值等缺点. 实验结果表明, 所提算法能够有效提高回归分析中目标数据的预测准确性, 其准确性优于所对比算法.