CART分类树算法实现

最新推荐文章于 2025-02-12 13:15:43 发布

LJBlog2014

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分类专栏：数据挖掘与机器学习文章标签：算法机器学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LJBlog2014/article/details/38875137

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本文介绍了如何使用Python从头实现CART分类树算法，包括遍历属性找到最佳切分以降低基尼指数，递归构建决策树，并给出了停止条件。虽然未涉及剪枝，但提到了scikit-learn库中的决策树分类，并展示了在iris数据集上的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一.本文前半部分使用Python语言实现决策树分类的CART算法,

输入：训练数据集

输出：CART分类决策树

step1：对于当前训练数据集，遍历所有属性及其所有可能的切分点，寻找最佳切分属性及其最佳切分点，

使得切分之后的基尼指数最小，利用该最佳属性及其最佳切分点将训练数据集切分成两个子集，分别对应

着判别结果是true和判别结果是false。

step2：对step1生成的两个数据子集递归地调用step1，直至满足停止条件。

step3：生成CART决策树

算法的停止条件为：结点中的样本数小于给定阀值，或样本集的基尼指数小于给定阀值(样本基本属于同一类)，或者没有更多特征。

所有代码都位于一个文件Cart.py中

class node:
    def __init__(self, col=-1, value=None, results=None, trueBranch=None, falseBranch=None):
        self.col = col #用于切分数据集的属性的列索引值
        self.value = value #为了使判别结果为true，当前列必须匹配的值
        self.results = results #当前节点的类别(字典)，若是叶节点，则存储判别结果，否则是None
        self.trueBranch = trueBranch #判别结果为true时生成的子树
        self.falseBranch = falseBranch #判别结果为