CART(Classification And Regression Trees)决策树算法是一种既可以用于分类任务也可以用于回归任务的算法。下面是对CART决策树算法原理的详细解释: 1. CART决策树的基本概念 分类与回归树:CART是一种二叉树结构,意味着每个非叶子节点都有两个子节点。它可以用于分类任务(输出为类别)和回归任务(输出为连续值)。 二分...
1.3 CART回归树生成算法 决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程,对回归树用平方误差最小化准则,对分类树用基尼指数(Gini index)最小化准则,进行特征选择,生成二叉树。 最小二乘回归树生成算法 CART回归树的度量目标是,对于任意划分特征AA,对应的任意划分点s两边划分成的数据集D1D1和D2D2,求出使D14和D...
基尼不纯度或其他不纯度指标:代表当前数据子集的不纯度。在构建树的过程中,这个指标用于判断是否应该继续划分当前节点。 其他可选信息:如节点深度、父节点引用、数据点的数量等。 这些数据允许决策树在训练过程中进行递归分割,以及在预测过程中导航通过树结构。 好了,实现代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ...
cart算法,全称Classification and Regression Tree(学会发音很重要)分类回归树。ID3与C4.5可以生成二叉树和多叉数,而cart只支持二叉树。同时,cart算法既可以做分类树,也可以做回归树。 分类树可以处理离散数据,也就是数据种类有限的数据,它输出的是样本的类别,而回归树可以对连续型的数值进行预测,也就是数据在某个区...
CART算法基于“递归二元切分”的方法,通过将数据集逐步分解为两个子集来构建决策树。 在CART中,每个节点都包括一个数据子集和一个分裂规则,每个分裂规则都由一个特征和一个阈值组成,用于将数据子集分裂为两个较小的子集。CART算法通过递归的方式将数据子集和分裂规则分解为一个二叉树,其中叶节点表示具体的类别,非叶...
CART(Classification and Regression Tree)决策树是其中一种流行的决策树算法,它可以处理分类和回归问题,本文将简单介绍CART决策树的算法原理。 CART决策树的算法原理与ID3和C4.5不同,它采用二叉树来进行决策,每个节点仅有两个子节点,分别代表某个特征的取值是“是”和“否”。CART决策树通过最小化平方误差或基尼不...
一、算法原理 CART决策树算法主要包括建立树、剪枝两个过程。建立树是通过递归的方式,分裂数据集直到所有叶子节点中的数据都属于同一个类别,剪枝则是为了避免过度拟合。在建立树的过程中,我们需要选择合适的特征进行分裂。 在CART算法中,我们采用基尼指数来度量分裂后的节点的纯度。基尼指数越小,则纯度越高。若数据集...
CART算法由以下两步组成: 1. 决策树生成:基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大; 2. 决策树剪枝:用验证数据集最已生成的树进行剪枝并选择最优子树,这时用损失函数最小作为剪枝的标准。 CART算法主要分为两大部分: 1. 回归数的生成,针对Y是连续变量。 2. 分类树的生成,针对Y是离散变量。 本...
CART决策树 CART全称为(classification and regression tree),即分类回归树模型,其决策树模型可应用与分类也可应用于回归 分类: 离散 回归: 连续 1.分类树 因为每次选择该特征中一个取值对该特征进行二分 与ID3使用信息增益不同,CART分类树生成算法使用基尼指数选择最优特征和决定该特征的最优切分点 ...
CART 决策树 [Breiman et al., 1984] 使用"基尼指数" (Gini index)来选择划分属性. CART 是Classification and Regression Tree的简称,这是一种著名的决策树学习算法,分类和回归任务都可用 基尼值Gini(D):从数据集D中随机抽取两个样本,其类别标记不一致的概率。故,Gini(D)值越小,数据集D的纯度越高。