决策树之算法CART（二）

CART决策树算法详解
已于 2022-11-03 16:30:36 修改
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分类专栏： ai模型搭建，平台部署课程 文章标签： 算法 决策树
于 2022-11-02 20:50:19 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monk96/article/details/127658038
本文介绍了CART（Classification and Regression Tree）决策树算法，详细讲述了条件Gini系数的计算，以及CART决策树的构建步骤和剪枝过程。通过实例展示了如何计算Gini和条件Gini，并解释了为何选择Gini最小的特征进行划分。

文章目录


参考： https://www.processon.com/view/link/63637c0d7d9c084cafb49cfe

前言

上节中，我们已经实现了基础的信息增熵算法， 接下来我们学习下关于CART（Classification and Regression Tree）

Cart

cart 就是根据gini 系数， 数据的混乱程度来进行划分， gini系数越小，代表同类的可能性越大，越有利于划分为同类。

计算公式：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
其中， Ck为样本类的个数， D为样本总数

可以发现， 样本类数越多， gini 系数越大， 相反，gini系数越小， 所以，我们需要选择gini 最小的

条件gini

根据特定条件可以帮数据分为两个部分

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