CART（Classification And Regression Tree）

CART算法详解：分类与回归树
最新推荐文章于 2023-11-30 16:29:57 发布
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CART算法是一种二分递归分割技术，用于创建简洁的二叉决策树。它适用于分类和回归任务，通过最小化基尼指数或平方误差来选择最佳分割点。在构建树的过程中，CART考虑了离散和连续变量，遵循特定的变量选择和切分原则。剪枝是防止过拟合的重要步骤，常见的剪枝方法包括错误率降低剪枝、悲观剪枝和代价复杂性剪枝。

CART算法（Classification And Regression Tree）

http://blog.youkuaiyun.com/u014568921/article/details/45082197
https://wenku.baidu.com/view/286c19dae009581b6bd9eb59.html
http://www.dataguru.cn/article-4720-1.html

一、介绍

采用一种二分递归分割的技术，分割方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简介的二叉树。

1.分类树

如果目标变量是离散变量，则是Classfication Tree；
分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。

2.回归树

如果目标是连续变量，则是Regression Tree；
CART树是二叉树，不像多叉树那样形成过多的数据碎片。

二、分类树两个关键点

1.将训练样本进行递归地划分自变量空间进行建树
2.用验证数据进行剪枝

A）对于离散变量X(x1…xn)

分别取X变量各值的不同组合，将其分到树的左枝或右枝，并对不同组合而产生的树，进行评判，找出最佳组合。

如果只有两个取值，直接根据这两个值就可以划分树。

取值多于两个的情况就复杂一些，如变量年纪，其值有“少年”、“中年”、“老年”，则分别生

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