CART(classification and regression tree)树:又称为分类回归树,从名字可以发现,CART树既可用于分类,也可以用于回归。 当数据集的因变量是离散值时,可以采用CART分类树进行拟合,用叶节点概率最大的类别作为该节点的预测类别。 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。
CART算法是集成学习中的重要基础算法之一。CART算法运用基尼指数进行特征选择，既可以用于分类也可用于回归。其在分类任务中使用基尼指数以选择最优特征，而在回归任务中以平方误差最小化为依据。这种方法简单且直接，旨在减少误差样本的数量。> 决策树的实际应用领域 决策树在分类、回归等领域有广泛应用。有效的特征选择...
CART算法同样包含特征选择、树的生成及剪枝三大步骤，既适用于分类问题也适用于回归问题。通过深入探究这些奥秘，我们能够更好地理解CART决策树的工作原理，从而在实践应用中发挥其更大的价值。其中生成过程是用平方差或基尼指数进行递归数据分裂，而剪枝则是为了防止过拟合，通过最小化损失函数实现。决策树的构建是一个...
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;...
没有剪枝策略:ID3 生成的树容易过拟合训练数据。 2.CART 树(Classification and Regression Tree) CART 树是一种用途广泛的决策树算法,既可以用于分类问题,也可以用于回归问题。CART 树使用二叉树结构,并且在选择划分特征时使用不同的指标: CART 分类树的生长: ...
CART决策树因其直观易懂、易于实现且性能稳定而广泛应用于各个领域。在分类任务中,CART决策树可用于信用评分、疾病诊断等场景;在回归任务中,则可用于房价预测、股票价格预测等场景。通过调整参数和剪枝策略,CART决策树可以在保持较高准确率的同时避免过拟合。 结论 CART决策树作为一种强大的分类与回归工具,在数据科学...
CART(Classification and Regression Trees)算法是一种基于决策树的机器学习算法,适用于分类和回归任务。CART算法通过递归划分数据集,构建一个类似树状结构的模型来进行预测。以下是CART算法的详细介绍: 数据划分 📊 算法首先选择最佳特征和划分点,该划分点最大化信息增益或减少目标变量的不纯度。根据此划分,数据集被分...
对这两个子结点递归执行上述步骤，直至满足停止条件，从而构建出CART决策树。在sklearn库中，默认采用基尼系数作为决策树分类器的特征选择标准。常用的决策树算法包括ID3、C4.5和CART，它们在特征选择时所采用的准则分别是信息增益、信息增益比和基尼系数。这一关键差异使得这三个算法在构建决策树的过程中各有特色。
CART算法 CART中用于选择变量的不纯性度量是Gini指数; 如果目标变量是标称的,并且是具有两个以上的类别,则CART可能考虑将目标类别合并成两个超类别(双化); 如果目标变量是连续的,则CART算法找出一组基于树的回归方程来预测目标变量。CART是一棵二叉树,采用二元切分法,每次把数据切成两份,分别进入左子树、右子树。