二叉树结构:CART 树是一种二叉决策树,每个节点根据某一特征的阈值进行数据分割。每个内部节点有且仅有两个子节点,即分裂决策是二分的。 分裂标准:在分类任务中,CART 树通过最大化分裂后两个子节点的不纯度差异(通常使用基尼指数或者熵)来选择分裂点。在回归任务中,CART 树通常通过最小化均方误差来选择分裂点。
回归树(regression tree),顾名思义,就是用树模型做回归问题,每一片叶子都输出一个预测值。预测值一般是该片叶子所含训练集元素输出的均值,即cm=ave(yi|xi∈leafm)cm=ave(yi|xi∈leafm)。 CART 在分类问题和回归问题中的相同和差异: 相同: 在分类问题和回归问题中,CART 都是一棵二叉树,除叶子节点外的所...
如果待预测分类是离散型数据,则CART生成分类决策树。 如果待预测分类是连续性数据,则CART生成回归决策树。 2.CART分类树 2.1算法详解 CART分类树预测分类离散型数据,采用基尼指数选择最优特征,同时决定该特征的最优二值切分点。分类过程中,假设有K个类,样本点属于第k个类的概率为Pk,则概率分布的基尼指数定义为 根...
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、...
1.分类和回归树(CART,classification and regression tree) 基于树的方法的思路:把特征空间划分成一系列的矩形区域,然后在每个区域中拟合一个简单的模型(例如:常量)。下图是决策树(decision tree)的一个简单示意: 下面分别介绍回归树和分类树。 1.1 回归树(regression tree) ...
分类回归树分为两种树，分类树和回归树。本节先介绍分类树，回归树会在下一小节继续介绍。清单 1. 计算基尼指数 def calcGini(dataSet): totalNum = shape(dataSet)[0] labelNum = {} gini = 0 for data in dataSet: label = data[-1] if label in labelNum: labelNum[label] ...
CART的全称是classification and regression tree,意为分类回归树。也就是说这类决策树既可以解决分类问题,也能解决回归问题。因此针对分类树和回归树,CART有两种生成方式。针对任何一种机器学习模型,其训练过程都大同小异,目的都是为了使训练集数据尽可能被较好地分类和拟合。CART也不例外,无论是分类树还是回归树,无...
分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)是一种典型的决策树算法,CART算法不仅可以应用于分类问题,而且可以用于回归问题。 一、树回归的概念 对于一般的线性回归,其拟合的模型是基于全部的数据集。这种全局的数据建模对于一些复杂的数据来说,其建模的难度也会很大。其后,我们有了局部加权线性回归,其只利用...
分类与回归树(calssification and regression tree,CART)是决策树算法中的一种,与其他决策树算法相同,同样由特征选择,树的生成与剪枝组成。CART被广泛应用,且被用于树的集成模型,例如,GBDT、RF等集成算法的基学习器都是CART树。决策树是典型的非线性模型,GBDT和RF因此也是非线性模型。