CART算法是一种二叉树结构,每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件,每个分支代表一个可能的属性值,每个叶节点代表一个类别(分类任务)或一个数值(回归任务)。CART算法的目标是通过递归地划分数据集,使得每个子集内的样本尽可能属于同一类别或具有相似的数值。 1. 递归划分 CART算法的核心是递归地划分数据集。具体步骤如下: 选择
CART算法基于“递归二元切分”的方法,通过将数据集逐步分解为两个子集来构建决策树。 在CART中,每个节点都包括一个数据子集和一个分裂规则,每个分裂规则都由一个特征和一个阈值组成,用于将数据子集分裂为两个较小的子集。CART算法通过递归的方式将数据子集和分裂规则分解为一个二叉树,其中叶节点表示具体的类别,非叶...
决策树常用的剪枝常用的简直方法有两种:事前剪枝和事后剪枝,CART算法经常采用事后剪枝方法:该方法是通过在完全生长的树上剪去分枝实现的,通过删除节点的分支来剪去树节点。最下面未被剪枝的节点成为树叶。 CART用的成本复杂性标准是分类树的简单误分(基于验证数据的)加上一个对树的大小的惩罚因素。惩罚因素是有参数...
CART(Classification And Regression Trees)决策树算法是一种既可以用于分类任务也可以用于回归任务的算法。下面是对CART决策树算法原理的详细解释: 1. CART决策树的基本概念 分类与回归树:CART是一种二叉树结构,意味着每个非叶子节点都有两个子节点。它可以用于分类任务(输出为类别)和回归任务(输出为连续值)。 二分...
1 CART原理 CART算法有两步: - 决策树生成:基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大; - 决策树剪枝:用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树,这时用损失函数最小作为剪枝的标准。(树剪枝主要目的是降低决策树的复杂度来避免过拟合)
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...
CART(Classification and Regression Tree)决策树是其中一种流行的决策树算法,它可以处理分类和回归问题,本文将简单介绍CART决策树的算法原理。 CART决策树的算法原理与ID3和C4.5不同,它采用二叉树来进行决策,每个节点仅有两个子节点,分别代表某个特征的取值是“是”和“否”。CART决策树通过最小化平方误差或基尼不...
CART算法 1、是一个二叉树,即每一个非叶节点只能引伸出两个分支,所以当某个非叶节点是多水平(2个以上)的离散变量时,该变量就有可能被多次使用。举个例子也许能够明白:如果年龄段可分为{青年,中年,老年},则其子集可以是{青年,中年,老年}、{青年,中年}、{青年,老年}、{中年,老年}、{青年}、{中年}、{老年...
决策树的数学原理主要包括纯度、信息熵、基尼系数等概念，以及ID3、C4.5和CART算法的选择属性标准。1. 纯度与信息熵 纯度：决策树通过节点的纯度来指导选择属性。纯度越高，表示节点中的样本越趋于一致。 信息熵：是衡量样本集合纯度的一种指标。信息熵越小，表示样本集合纯度越高。在决策树中，通过计算...
CART算法具有灵活性高、易于理解和解释、可处理缺失值和异常值等优点，但同时也存在容易过拟合和对于复杂非线性关系不如其他算法强大的缺点。CART算法在医疗诊断、金融风控、市场分析、自然资源保护和工业生产等多个领域有着广泛的应用，展示了其在不同场景下的强大应用能力。值得注意的是，任何算法都有其...