CART决策树算法总结

最新推荐文章于 2025-03-18 13:57:37 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 CART决策树 Python 算法
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本文总结了CART决策树算法在分类和回归任务中的应用。分类时，CART使用基尼指数衡量数据纯度；回归任务中，CART构建二叉树，回归树与模型树的区别在于叶子节点的处理方式。剪枝操作包括预剪枝和后剪枝，用于提升决策树的泛化能力。

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CART决策树算法，顾名思义可以创建分类树（classification）和回归树（regression）。

1.分类树。

当CART决策树算法用于创建分类树时，和ID3和C4.5有很多相似之处，但是CART采用基尼指数作为选择划分属性的依据，数据集的纯度用基尼值来度量，具体公式为
Gini(D)=1−∑Ck=1pk ，其中 pk

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xiaohukun的博客
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决策树之CART算法
kerwins的机器学习之路
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决策树中的基尼指数
最新发布
2301_82143894的博客
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在决策树中，基尼指数（Gini Index），也叫基尼不纯度（Gini Impurity），是一个用来衡量数据集“纯度”的指标。在决策树中，基尼指数是一个快速、有效的工具，用于衡量节点的不纯度并指导分割。每次分裂时，算法通过比较不同特征的基尼增益，找到最优分割点，最终构建一棵能高效分类的树。选择最佳分割：尝试每个特征的每个可能分割点，计算分割后子节点的基尼指数加权平均（称为基尼增益），选择增益最大的分割。如果其他特征的分割带来的基尼增益更大，决策树会选择那个特征。
决策树cart算法
Above the cloud
08-29 1051
ID3采用的信息增益度量存在一个缺点，它一般会优先选择有较多属性值的Feature,因为属性值多的Feature会有相对较大的信息增益。(条件熵越小,信息增益越大) C4.5中是用信息增益比率(gain ratio)来作为选择分支的准则。信息增益比率通过引入一个被称作分裂信息(Split information)的项来惩罚取值较多的Feature。除此之外，C4.5还弥补了ID3中不能处理特征属性值连续的问题。但是，对连续属性值需要扫描排序，会使C4.5性能下降 （1）信息增益率 （2）连续值属性 （3）
Cart决策树算法
bug永流传
01-19 905
Cart（Classification And Regression Tree）决策树作为决策树算法分支的一类，是一类非线性的模型，从CART决策树的全称不难看出这是一类可用于分类与回归的决策树。 CART算法主要由以下两步组成： 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。 CAR...
机器学习C++源码解析-决策树cart算法-源码+数据
08-05
总结来说，"机器学习C++源码解析-决策树cart算法-源码+数据"这个资源提供了从理论到实践学习决策树CART算法的全面材料。通过阅读和理解C++源码，开发者可以深入掌握决策树的实现细节，同时也可以通过实际数据运行...
决策树算法总结
CharlesDavid
12-26 1824
决策树算法 文章目录决策树算法决策树算法简介决策树分类原理熵案例信息增益——决策树的划分依据一信息增益率——决策树的划分依据二基尼值和基尼指数——决策树的划分依据三决策树原理小结总结:常见决策树类型比较1 ID3 算法2 C4.5算法3 CART算法cart剪枝为什么要剪枝常用的减枝方法预剪枝后剪枝决策树算法api案例：泰坦尼克号乘客生存预测泰坦尼克号数据步骤分析决策树可视化保存树的结构到dot文件网站显示结构实现过程决策树总结特征工程-特征提取什么是特征提取呢？特征提取字典特征提取文本特征提取jieba分
决策树算法总结（下：CART决策树）
ch18328071580的博客
08-11 1144
本文详细总结了CART树，包括了CART分类树和CART回归树，给出了相关的推导和思想，然后重点介绍了决策树的剪枝，最后总结了决策树的优缺点。
CART模型
zakexu的专栏
04-20 4915
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分类与回归树(CART——Classification And Regression Tree) 在已知各种情况的概率，用直观图表求最大期望的方法。
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ID3、C4.5算法都是基于信息论的熵模型，CART分类树算法使用基尼系数来替代信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，体征越好。这和信息增益是相反的。 在分类问题中，假设又K个类别，第K个类别的概率为P，则基尼系数的表达式为： 对于二分问题来说 对于样本D，如果根据特征A的某个值a，把D分成D1和D2两部分吧，则在特征A的条件下，D的基尼系数表达式为： 决策树的损失函数 节点经验熵 原式第一项 CART树的剪枝（正则化) α为正则化参数，这和.
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