CART全称叫Classification and Regression Tree,即分类与回归树。CART假设决策树是二叉树,内部结点特征的取值只有“是”和“否”,左分支是取值为“是”的分支,有分支则相反。这样的决策树等价于递归地二分每个特征。 CART分类回归树可以做分类或者回归。如果待预测结果是离散型数据,则CART生成分类决策树;如果待预测结果...
CART算法采用一种二分递归分割的技术,算法总是将当前样本集分割为两个子样本集,使得生成的决策树的每个非叶结点都只有两个分枝,CART二分每个特征(包括标签特征以及连续特征),如果标签特征有3个属性,可以将其中的两个属性归为一类,另一个属性归为一类。因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。因此CART算法适用...
分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tree,缩写为CART。CART算法采用二分递归分割的技术将当前样本集分为两个子样本集,使得生成的每个非叶子节点都有两个分支。非叶子节点的特征取值为True和False,左分支取值为True,右分支取值为False,因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。CART可以处理连续型变量...
当数据集的因变量是连续值时,可以采用CART回归树进行拟合,用叶节点的均值作为该节点预测值。 但需要注意的是,该算法是一个二叉树,即每一个非叶节点只能引伸出两个分支,所以当某个非叶节点是多水平(2个以上)的离散变量时,该变量就有可能被多次使用。
CART - Classification and Regression Trees 分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题,最先由 Breiman 等提出。 分类树的输出是样本的类别, 回归树的输出是一个实数。 CART算法有两步: 决策树生成和剪枝。 决策树生成:递归地构建二叉决策树的过程,基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大;...
CART分析步骤 1、从根节点t=1開始。从全部可能候选S集合中搜索使不纯性减少最大的划分S*,然后,使用划分S*将节点1(t=1)划分成两个节点t=2和t=3; 2、在t=2和t=3上分别反复划分搜索过程。 基尼不纯度指标 在CART算法中, 基尼不纯度表示一个随机选中的样本在子集中被分错的可能性。
CART - Classification and Regression Trees 分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题,最先由 Breiman 等提出。 分类树的输出是样本的类别, 回归树的输出是一个实数。 CART算法有两步 决策树生成和剪枝。 决策树生成: 递归地构建二叉决策树的过程,基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大;...
1.CART生成 递归地构建二叉决策树,对回归树用平方误差最小化准则,对分类树用基尼指数最小化准则,进行特征选择。 回归树的生成 算法如下: 输入:训练数据集D 输出:回归树f(x) 在输入空间中,递归地将每个区域划分为两个子区域,并确定输出值,构建二叉树。
CART:Classification and regression tree,分类与回归树。(是二叉树) CART是决策树的一种,主要由特征选择,树的生成和剪枝三部分组成。它主要用来处理分类和回归问题,下面对分别对其进行介绍。 1、回归树:使用平方误差最小准则 训练集为:D={(x1,y1), (x2,y2), …, (xn,yn)}。