CART算法处理连续特征_简单点1024的博客-CSDN博客 提炼一下观点,假如一个分类特征有M个取值,则CART算法在将该变量取值分裂为两个叶子节点时,会尝试不同特征取值的不同组合,一共有 2M−1−1 种划分方式,可以看出复杂度是O(2^M)。 对连续特征,会先将特征依据特征的取值进行排序,依次尝试不同取值的中间点作为分割点,再去求G
Python中的scikit-learn模块的Tree子模块主要使用CART算法实现决策树 CART算法用基尼系数代替熵模型。基尼指数度量数据分区或训练元组D的不纯度,定义为: CART算法将最大化不纯度降低的属性选择为分裂属性,CART算法采用与传统统计学完全不同的方式构建准则,而且以二叉树形式给出,易于理解,使用和解释。由CART算法构建的决策...
这是我从网上找到的一份决策树Cart算法代码,其中在确定分枝时采用的是熵不纯度确定的方法,代码可以运行.声明这份代码不是我原创的,是从某个网页上下载下来的,不过原作者的代码中许多变量没有作详细注释,我在阅读这份代码时加了许多自己的理解,几乎每个变量每句代码都作了解释,对于学习决策树CART算法的同学具有比较...