文档介绍：计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBN E-mail: ******@
Computer Systems & Applications,2021,30(2):201−206 [doi: .] -s-
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基于ELM的改进CART决策树回归算法①
王 宏,  张 强,  王 颖,  郭玉洁
(东北石油大学 计算机与信息技术学院, 大庆 163318)
通讯作者: 张 强, E-mail: dqpi_******@
摘 要: 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****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.
关键词: CART决策树回归算法; 极限学****机; 叶节点; 预测输出; 回归分析
引用格式:  王宏,张强,王颖,,2021,30(2):201–206. -s--
3254/
Improved CART Decision Tree Regression Algorithm Based on ELM
WANG Hong, ZHANG Qiang, WANG Ying, GUO Yu-Jie
(School of Computer and Information Technology, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China)
Abstract: In order to increase the accuracy of the Classification And Regression Tr