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作者：瞿裕忠，胡伟，程龚
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     * 贴子主题： [求助]关于weka的回归树的输出(考试,急) 举报  打印  推荐  IE收藏夹 
       本主题类别:     
     allegory 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 [求助]关于weka的回归树的输出(考试,急)

    下面是个weka回归树的输出,每个最终节点后有个百分比,LM1 (75/3.056%)谁知道是什么吗?我考试要用,谢谢了
    MMAX <= 14000 :
    |   CACH <= 8.5 :
    |   |   MMAX <= 6100 : LM1 (75/3.056%)
    |   |   MMAX >  6100 :
    |   |   |   MYCT <= 83.5 :
    |   |   |   |   MMAX <= 10000 : LM2 (8/2.545%)
    |   |   |   |   MMAX >  10000 : LM3 (3/2.137%)
    |   |   |   MYCT >  83.5 : LM4 (22/3.81%)
    |   CACH >  8.5 :
    |   |   CHMIN <= 7 :
    |   |   |   MYCT <= 95 : LM5 (7/7.521%)
    |   |   |   MYCT >  95 : LM6 (18/5.501%)
    |   |   CHMIN >  7 : LM7 (8/25.484%)
    MMAX >  14000 :
    |   MMAX <= 22485 :
    |   |   CACH <= 27 :
    |   |   |   CHMIN <= 5 : LM8 (14/3.914%)
    |   |   |   CHMIN >  5 : LM9 (5/7.243%)
    |   |   CACH >  27 : LM10 (18/14.185%)
    |   MMAX >  22485 :
    |   |   CHMIN <= 10 :
    |   |   |   MYCT <= 44 : LM11 (11/25.643%)
    |   |   |   MYCT >  44 : LM12 (5/7.62%)
    |   |   CHMIN >  10 :
    |   |   |   MMAX <= 48000 : LM13 (11/69.192%)
    |   |   |   MMAX >  48000 : LM14 (4/113.733%)

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    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2007/11/3 20:00:00
     
     DMman 帅哥哟，离线，有人找我吗？魔羯座1984-1-11
      
      
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    发贴心情 
    决策树可以认为分为分类树和模型树。回归树是模型树的一种特例，在叶节点存储了能预测达到叶节点的实例类值的一个线性回归模型。您使用的是cpu.arff 共209条数据。建立的回归树共有14个叶子，代表建立了14个线性模型（LM = liner model）。
    如 LM1 (75/3.056%)代表 线性模型1 共有75个实例，错误率为3.056%

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     allegory 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 
    不是呀,比如有超过100%的是什么呢?还有,回归树是用这个叶子的全部点的平均值作为值,那么,怎么算是错误呢?
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2007/11/4 15:47:00
     
     DMman 帅哥哟，离线，有人找我吗？魔羯座1984-1-11
      
      
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    发贴心情 
    提成"错误率"确实不恰当，称为 误差 或者 方差 可能还恰当点。回归树本质就是决策树，叶子上的若干点可以建立一个线性模型，模型用来分类，肯定是要有误差的。
    对线性模型的一套理论我也不是很明了了。关于线性模型的误差的理论，应该有定义的计算公式的。就比如在2维空间有N个点，然后求一条直线的方程来拟合这N个点，每个点与直线的距离就可以认为是误差，如何衡量整体误差是有公式的。
    您可以下载“数据挖掘：实用机器学习技术”好像在第6章有些详细的说明

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    发贴心情 
    我已经看过了，真的没有，而且，误差怎么超过的１００％呢？＋我msn吧，pku_allegory@hotmail.com
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    发贴心情 
    误差函数的计算公式就在英文版 248 页。它的值域并非限定在0-1之间

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