在CART决策树中,每个节点(TreeNode)通常存储以下数据: 划分特征:这是用于根据某种条件划分数据集的特征。例如,如果一个节点用"年龄 > 30"作为分割条件,那么"年龄"就是这个节点的划分特征。 划分阈值:与划分特征配合使用,定义了数据应如何分割。在上面的例子中,阈值是30。 左子节点:满足划分条件的数据子集的节点。...
CART假设决策树是二叉树,内部结点特征的取值只有“是”和“否”,左分支是取值为“是”的分支,有分支则相反。这样的决策树等价于递归地二分每个特征。 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...
分类和回归树(classificaiton and regression tree, CART)模型是由Breiman等人在1984年提出,是应用广泛的决策树学习方法。CART算法包括特征选择、树的生成与剪枝,该算法即可以用于分类,也可以用于回归。 区别于ID3和C4.5算法,前两者是用使用熵和信息增益(比)作为度量标准,只包括特征选择和树的生成,而CART算法使用基尼...
CART决策树,全称为分类与回归树,是一种典型的二叉决策树。与ID3和C4.5等决策树算法不同,CART不仅支持分类任务,还适用于回归任务。在分类任务中,CART通过基尼指数(Gini Index)来选择最优分裂属性;在回归任务中,则通过最小化误差平方和(Mean Squared Error, MSE)来寻找最佳划分点。 基尼指数与特征选择 基尼指数 基...
CART全称为分类和回归树,还可以实现回归任务,将基尼指数换成误差平方和,最后预测值与真实值满足一定误差内便可接受。因为一个特征的纯度越高,则方差越小,表示分布集中,即每次选择误差平方和最小的特征作为决策条件即可,照葫芦画瓢,不再赘述。 上述3种算法都是单变量决策,也就是判断条件只有一个(A)。实际上还有多...
分类与回归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。而在中医药领域中,CART也发挥着一定的疾病预测作用,对临床上疾病的辩证诊断提供可靠的参考和指导。 例如在治疗IgA肾病的中医辨证规律的探究中,研究者利用CART决策...
2.2 CART回归树 而对于CART回归树,则主要是把分类节点上的样本Y值取平均值,作为叶子的回归值。当样本落在叶子上时,回归值就是样本的预测值。 也就是说,CART回归树虽然是做回归,但它的输出不是连续的,而是枚举的。 三、CART分类树与回归树的实现 3.1 sklearn实现分类树 现已采集150组 鸢尾花数据,包括鸢尾花...
回归CART树生成 3.1 误差平方和 3.2 应用误差平方和生成CART回归树实例 CART树剪枝 ID3、C4.5、CART树对比总结 一、CART树理解 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...
二、CART决策树 1.分类树 1.1 基尼系数 1.1 特征离散 1.2 特征连续 2.回归树 三、剪枝算法 2021人工智能领域新星创作者,带你从入门到精通,该博客每天更新,逐渐完善机器学习各个知识体系的文章,帮助大家更高效学习。 一、概述 针对于ID3和C4.5只能处理分类的问题,后来有人提出了CART,该模型是由Breima等人在1984年...
一、分类和回归树决策树算法简介 分类和回归树(CART)是一种基于决策树的机器学习算法,它通过对特征空间进行递归的二分划分,生成一棵二叉树模型。在CART算法中,每个非叶节点表示一个特征,每个叶节点表示一个类别或一个数值。CART算法通过选择最佳的特征及其切分点,使得每个子节点的样本尽可能地纯净,从而实现对数据的...