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...
分类回归树算法:CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策树,和之前介绍了C4.5算法相类似的决策树。CART采用一种二分递归分割的技术,将当前的样本集分为两个子样本集,使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此,CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 CART算法是由以下两部组成: (1)决...
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...
1 CART算法 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;...
递归分割:CART 树通过递归地将数据集分割成子集,直到满足停止条件(例如达到最大深度或最小叶子节点数)。 最小分裂路径(minimum depth of tree) 每个数据点被正确分类所需的最少分裂步骤。这是衡量模型复杂度和效率的一种方式。这种方法可以帮助我们找到在训练数据上达到零误差的最小复杂度模型。
CART 算法,英文全称叫做 Classification And Regression Tree,中文叫做分类回归树。CART 只支持二叉树。同时 CART 决策树比较特殊,既可以作分类树,又可以作回归树。 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间内都有取值的可能...
分类回归树(Classification and Regression Trees,简称CART)是一种基于树结构的机器学习算法,广泛应用于分类和回归任务中。CART算法由Breiman等人于1984年提出,凭借其直观易懂、模型效果好、对复杂数据建模能力强等特点,在数据挖掘、医学诊断、金融风控等领域得到了广泛应用。本文将深入探讨分类回归树的基本原理、构建过程、...
二、CART决策树 1.分类树 1.1 基尼系数 1.1 特征离散 1.2 特征连续 2.回归树 三、剪枝算法 2021人工智能领域新星创作者,带你从入门到精通,该博客每天更新,逐渐完善机器学习各个知识体系的文章,帮助大家更高效学习。 一、概述 针对于ID3和C4.5只能处理分类的问题,后来有人提出了CART,该模型是由Breima等人在1984年...
CART 树原理 分类树 二分 分类树利用二分划分数据。将特征值等于切分点值的数据划分为左子树，将特征值不等于切分点值的数据划分为右子树。基尼指数：同信息增益、信息增益比作用类似，不过基尼指数相对更快 假设有 N 个类，样本属于第 n 类的概率为 P n,则基尼指数为：若数据集按特征 A 取值是否等于切分点...