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分类回归树是一种典型的二叉决策树,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;如果待预测结果是连续型数据,则CART生成回归决策树。数据对象的属性特征为离散型或连续型,并不是区别分类树与回归树的标准,例如表1中,数据对象的属性A、B为离散型或连续型,并是不区别分类树与回归树的...
分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。 回归树 如果目标是连续变量,则是Regression Tree。 CART树是二叉树,不像多叉树那样形成过多的数据碎片。 分类树两个关键点 (1)将训练样本进行递归地划分自变量空间进行建树 (2)用验证数据进行剪枝。 a.对于离散变量X(x1…xn) 分别取X变量各值的不同组合,将其...
1、特征已经用完了:没有可供使用的特征再进行分裂了,则树停止分裂; 2、子结点中的样本已经都是同一类:此时,样本已经全部被划分出来了,不用再进行区分,该结点停止分裂(不过一般很难达到,达到的话,该树肯定过拟合); 3、子节点中没有样本了:此时该结点已经没有样本可供划分,该结点停止分裂; 很多算法中还有以下...
CART算法基本上由三个主要组成部分: 决策树构建:使用训练数据创建一个决策树。 树剪枝:通过删除决策树的某些部分以防止过拟合。 决策与预测:使用构建和剪枝后的决策树进行数据分类或回归预测。 例子:电子邮件分类 假设你想构建一个电子邮件分类器来区分垃圾邮件和正常邮件。CART算法首先会通过观察电子邮件的特征(如发...
（1）CART是一棵二叉树；（2）CART既能是分类树，又能是回归树，由目标任务决定；（3）当CART是分类树时，采用GINI值作为结点分裂的依据；当CART是回归树时，采用MSE(均方误差)作为结点分裂的依据；分类树和回归树的区别在于：针对分类任务，就是分类树；针对回归任务，就是回归树。分类任务：预测目标...
--- ## 基本原理 CART 全称为 Classification And Regression Trees,即分类回归树。顾名思义,该算法既可以用于分类还可以用于回归。 克服了 ID3 算法只... 小鱼吻水 0 4758 Python实现决策树2(CART分类树及CART回归树) 2018-11-20 15:21 −接上篇 CART算法的全称是Classification And Regression Tree,采用...
CART也是决策树的一种,不过是满二叉树,CART可以是强分类器,就跟决策树一样,但是我们可以指定CART的深度,使之成为比较弱的分类器 CART生成的过程和决策树类似,也是采用递归划分的,不过也存在很多的不同之处 数据集:第一列为样本名称,最后一列为类别,中间为特征 ...
CART也是决策树的一种,不过是满二叉树,CART可以是强分类器,就跟决策树一样,但是我们可以指定CART的深度,使之成为比较弱的分类器 CART生成的过程和决策树类似,也是采用递归划分的,不过也存在很多的不同之处 数据集:第一列为样本名称,最后一列为类别,中间为特征 ...