摘要:分类与回归树(Classification and Regression Tree, CART)是一种经典的决策树,可以用来处理涉及连续数据的分类或者回归任务,它和它的变种在当前的工业领域应用非常广泛。本文对这种决策树的思想、结构、训练规则和实现方式进行了简单介绍。 1. 引言 在这个世界里,想要生存,那就得时时刻刻做好决策——做决策的基...
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。 决策树的经典算法包括ID3、C4....
决策树-CART 回归树 决策树后剪枝 目录 一、特征选择 1. 基尼系数 二、CART分类树算法 三、对连续值和离散值的处理 1. 连续值处理 2. 离散值处理 四、CART剪枝 五、CART算法小结 六、决策树算法小结 在决策树-ID3、C4.5ID3、C4.5 中,提到 C4.5C4.5 的不足,比如,模型用较为复杂的熵来度量,生成较为复...
一、CART(Classification and Regression Tree)分类和回归树 CART算法需要一个用以选择特征的标准,包括树的生成和剪枝。 CART 是决策树中的一种,特征的分割选择是基于Gini系数实现的,每次采用二分类的形式,计算所有可能的二分类的基尼系数增量,从而确定其分割特征,因为不能一次将一个特征中的全部属性都分割完,所以可能...
1.分类树 其实CART分类树和ID3和C4.5的树生成算法差不多,只不过是在特征选择是采用了基尼系数 1.1 基尼系数 基尼系数公式的定义如下: K:样本的类别个数 D:样本总数 所以我们需要计算根据一个特征分割后的基尼系数与分割前的基尼系数做差: 假设A特征有两个值,所以可以分成两个节点,那么分割后的基尼系数为: ...
CART模型,即Classification And Regression Trees。它和一般回归分析类似,是用来对变量进行解释和预测的工具,也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据,相对应的分析称为回归树,如果因变量是分类数据,则相应的分析称为分类树。 决策树是一种倒立的树结构,它由内部节点、叶子节点和边组成。其中最上面的一个...
用numpy学机器学习:cart分类树的简单实现mp.weixin.qq.com/s/SGsMK2IRAIeVBt-YxRI87w 决策树中除了有ID3和C4.5算法之外,还有一种cart算法。cart的英文全称是classification and regression tree,即分类回归树,表示这种决策树算法既可以做分类,也可以做回归。本节我们学习cart分类树。
实现：在Python的sklearn库中，使用DecisionTreeClassifier类构建CART分类树，其中criterion默认参数为gini。 CART回归树： 用途：处理连续数据，输出数值。 工作流程：基于样本的离散程度，通过均值与差值计算来评估不纯度。使用差值的绝对值或方差度量样本离散程度，最小绝对偏差或最小二乘偏差作为目标...
CART树分类、回归及剪枝的实现：分类： 原理：CART树在分类时，使用基尼系数作为衡量数据不纯度的标准。基尼系数越小，表示数据不纯度越低，分类效果越好。CART树通过遍历所有属性值，寻找最佳切分点，将数据集划分为两个子集，直至满足停止条件。 特点：CART树是二叉决策树，每个节点都会根据一个属性及其...
基尼指数CART算法(分类树)——分类树,分类的标签是离散的,如好/不好基尼指数(Gini Index)是CART(Classification And Regression Tree)算法中用于分类任务的一种评估指标,用于衡量数据集的不纯度或者不确定性。 在构建决策树时,CART算法会根据基尼指数来选择最优的特征进行数据集的分割。