CART(Classification and Regression Tree)是一种生成决策树的算法。它的基本步骤是: 从根节点开始,计算所有特征的基尼指数,找到最优特征和最优切分点。 用这个最优特征和切分点,把数据分成两个子集,并在每个子集上递归地重复上述步骤。 这个过程一直进行,直到满足某些停止条件(比如子集太小,或者基尼指数已经很小)为...
CART算法是一种二分递归分割技术,把当前样本划分为两个子样本,使得生成的每个非叶子结点都有两个分支,因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。由于CART算法构成的是一个二叉树,它在每一步的决策时只能是“是”或者“否”,即使一个feature有多个取值,也是把数据分为两部分。在CART算法中主要分为两个步骤 (1...
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;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。CART作为分类决策树时,待预测样本落至某一叶子节点,则输出该叶子节点中所有样本所属类别最多的那一类(即...
CART算法生成的决策树是二叉树形式,即每个内部节点都只有两个分支。 与ID3算法和C4.5算法相比,CART算法生成的决策树是二叉树形式,即每个内部节点都只有两个分支。也就是说在根据特征属性分裂数据集时,无论该特征属性有多少个可能取值,都只有两种选择——‘是’和‘否’,以上文...
也就是说,CART树的剪枝算法可以概括为两步: 1)是从原始决策树生成各种剪枝效果的决策树序列。 2)是用交叉验证来检验剪枝后的预测能力,选择泛化预测能力最好的剪枝后的数作为最终的CART树。 1)生成决策树序列 CART采用CCP(代价复杂度)的后剪枝方法,定义了决策树的损失函数和正则化项。公式如下: ...
CART算法中，类别集Result被视为因变量，而属性集attributelist则作为自变量。通过递归方式，算法将p维空间划分为不重叠的矩形区域。在样本的划分过程中，CART算法会对每个变量及其所有可能划分值进行考察，以找到最优划分。对于离散值，如{x,y,z}，划分情况会考虑多种可能，例如{{x,y},{z}}、{{x,z},y}和{...
3.1算法步骤: 输入:CART算法生成的决策树T0 输出:最优决策树Tα 设k=0,T=T0 设α=+∞ 自上而下地对各内部节点t计算C(Tt),|Tt|以及g(t),这里,Tt表示以t为根节点的子树,C(Tt)是对训练数据的预测误差。|Tt|是Tt的叶结点个数。 对g(t)=α的内部结点t进行剪枝,并对叶...
CART算法采用二叉树结构，通过二元划分来避免数据碎片化，并提高精确度。其核心在于采用“是”或“否”的特征取值。CART（Classification And Regression Tree）算法同样包含特征选择、树的生成以及剪枝等关键步骤，既可用于分类任务，也可用于回归分析。◉ Gini指标的使用 CART算法使用Gini指数来衡量数据不纯度。Gini指数...
树剪枝是CART算法中一个非常重要的步骤,主要包括: 成本复杂度参数:通过调整成本复杂度参数(通常表示为( \alpha )),我们可以控制树的复杂度。 最小化成本函数:目标是找到一棵通过最小化成本函数得到的最优子树。 例子:电子商务产品推荐 在电子商务产品推荐中,可能原始的决策树非常复杂,并考虑了许多不必要的用户特征...