cart算法 java_决策树学习笔记（三）：CART算法，决策树总结

最新推荐文章于 2025-03-18 20:02:11 发布
最新推荐文章于 2025-03-18 20:02:11 发布
阅读量632 收藏 4
点赞数 1
文章标签： cart算法 java
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_29556943/article/details/115062421
版权
本文深入介绍了CART算法，包括其分类和回归树的生成方法，以及剪枝策略。CART是"分类与回归树"的缩写，通过基尼指数或残差平方和来衡量特征的重要性。对于分类任务，CART可以处理离散和连续特征，而对于回归任务，它使用残差平方和最小化来选择最佳切分。CART算法还涉及了剪枝过程，以提高模型的泛化能力。此外，文章还总结了决策树算法的优缺点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本篇将继续介绍决策的第三种算法：CART算法，它可以说是学习决策树的核心了。高级集成学习很多复杂框架都是基于CART的。下面将详细介绍CART算法的来龙去脉。

CART生成算法

CART剪枝算法

CART算法小结

决策树算法优缺点总结

▍CART生成算法

为什么叫CART算法呢？这还要从它的英文单词说起。CART是 "Classification and Regression Trees" 的缩写，意思是 "分类回归树"。从它的名字上就不难理解了，CART算法是既可以用于分类的，也可以用于回归的。

很多朋友诧异于决策树为什么可以用于回归，明明是if-then结构用于分类的。下面我们来分别介绍CART分类和回归两种情况。

分类树生成算法

CART算法的分类树是与ID3和C4.5有所不同。下面我们针对特征值的类型来分别介绍CART算法是如何进行分类的，以及和C4.5有什么异同。

如果特征值是连续值：CART的处理思想与C4.5是相同的，即将连续特征值离散化。唯一不同的地方是度量的标准不一样，CART采用基尼指数，而C4.5采用信息增益比。下面举个例子说明下：

78f54f5bb4876cf5028d2162e3427343.png

特征a有连续值m个，从小到大排列。m个数值就有m-1个切分点，分别使用每个切分点把连续数值离散划分成两类，将节点数据集按照划分点分为D1和D2子集，然后计算每个划分点下对应的基尼指数，对比所有基尼指数，选择值最小的一个作为最终的特征划分。

c5a2d84819273a23a6971bb5ac6a5f72.png

基尼指数公式，以及基于特征A划分后的基尼指数

以上就实现了将连续特征值离散化，但是CART与ID3，C4.5处理离散属性不同的是：如果当前节点为连续属性，则该属性(剩余的属性值)后面还可以参与子节点的产生选择过程。

如果特征值是离散值：CART的处理思想与C4.5稍微所有不同。如果离散特征值多于两个，那么C4.5会在节点上根据特征值划分出多叉树。但是CART则不同，无论离散特征值有几个，在节点上都划分成二叉树。CART树是如何进行分类的呢？

bc832d2407b29a4e29bb333bea510ca5.png

还是假设特征a有m个离散值。分类标准是：每一次将其中一个特征分为一类，其它非该特征分为另外一类。依照这个标准遍历所有的分类情况，计算每种分类下的基尼指数，最后选择值最小的一个作为最终的特征划分。

特征值连续和离散有各自的处理方法，不应该混淆使用。比如分类0,1,2只代表标签含义，如果进行加减的运算或者求平均则没有任何意义。因此，CART分类树会根据特征类型选择不同的划分方法&#x

最低0.47元/天 解锁文章
【机器学习】均方误差根（RMSE：Root Mean Squared Error）
IT古董
11-08 3753
均方误差根（Root Mean Squared Error，RMSE）是机器学习和统计学中常用的误差度量指标，用于评估预测值与真实值之间的差异。它通常用于回归模型的评价，以衡量模型的预测精度。
均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）解释
weixin_43155435的博客
06-13 5万+
均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）解释
RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、SD（标准差）
热门推荐
敲代码的quant的博客
08-24 25万+
RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。 常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 MSE（Mean Square Error）均方误差 MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。 通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。 MAE（Mean Absolute Error）平均绝对...
均方误差（Mean Squared Error, MSE，方差（Variance）、偏差的平方（Squared Bias）和误差的方差（Variance of Error）
最新发布
weixin_48846514的博客
03-18 865
均方误差（Mean Squared Error, MSE，方差（Variance）、偏差的平方（Squared Bias）和误差的方差（Variance of Error）
深度解析回归模型评估指标：MAE、MSE、RMSE 与 R² 的详细讲解
cnzzs的博客
02-08 7468
下面是对 MAE、MSE、RMSE 和 R² 四个指标的详细解释、计算公式、特点以及应用场景的说明：1. MAE(平均绝对误差)定义： MAE(Mean Absolute Error)表示预测值与真实值之间绝对误差的平均值。公式：其中， 为真实值， 为预测值， 为样本数。特点：直观性： MAE 直接反映了预测误差的平均水平...
方差、标准差、均方误差的总结
TiRan_Yang
01-24 1万+
方差 　　百度百科中关于方差的解释为：（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 　　方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。 　　假设有一组离散的数据xn=[x1
机器学习小组知识点1：均方误差(MSE)
Eric2016_Lv的博客
10-14 6万+
均方误差单独扽概念是很简单的，这里只做介绍，更深一步的内容会在后面列出来。 SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares due to error MSE(均方差、方差)：Mean squared error RMSE(均方根、标准差)：Root mean squared error R-square(确定系数)：Coefficient of determination
【机器学习】均方误差（MSE：Mean Squared Error）
IT古董
11-05 5100
均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量预测值与真实值之间差异的一种方法。在统计学和机器学习中，MSE 是一种常见的损失函数，用于评估模型的预测准确性。
MSE-均方误差
Major_S的博客
09-06 1572
MSE−均方误差MSE-均方误差MSE−均方误差
均方误差
qq_43228162的博客
09-24 4万+
均方误差 一、均方误差的含义及公式 均方误差是衡量“平均误差”的一种较方便的方法，可以评价数据的变化程度。从类别来看属于预测评价与预测组合；从字面上看来，“均”指的是平均，即求其平均值，“方差”即是在概率论中用来衡量随机变量和其估计值（其平均值）之间的偏离程度的度量值，“误”可以理解为测定值与真实值之间的误差。 均方误差的公式：MSE =。 二、均方误差的推导 均方误差可以通过平均误差来推导： 平...
评价指标1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：
03-27 2476
评价指标
均方误差MSE matlab
12-05
均方误差MSE matlab
MSE.zip_mean_mean squared error_mse_neural network
07-15
**均方误差（Mean Squared Error, MSE）在神经网络中的应用** 均方误差是机器学习，特别是神经网络领域中广泛使用的一种损失函数（Loss Function），用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。它在评估模型性能时起着...
MSE_MSE的大小_求两幅图像之间的均方误差MSE_图像mse误差_源码
10-04
在图像处理领域，均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种衡量两幅图像相似度的常用指标。它通过计算两幅图像对应像素点差异的平方和的平均值来评估它们之间的差异程度。MSE的大小直接反映了图像之间在像素级别的...
MSE.rar_mean_mean-squared error _mse
09-20
标题"MSE.rar_mean_mean-squared error _mse"和描述"Mean squared normalized error performance function"都指向了信号处理和机器学习领域中的一个关键概念——均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）。均方误差...
方差、标准差、均方差、均方误差区别总结
XiaoXiao_Yang77的博客
03-09 3387
一、百度百科上方差是这样定义的： 方差（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 看这么一段文字可能有些绕，那就先从公式入手， 对于一组随机变量或者统计数据，其期望...
均方误差MSE
cx1120w的博客
03-10 1804
均方误差（mean-sqare error) 对估计量θ^\hat{\theta}θ^而言，其均方误差MSE(θ^\hat{\theta}θ^)衡量了估计量θ^\hat{\theta}θ^与参数真值θ\thetaθ间的距离，是评价一个估计好坏的最常用标准。MSE(θ^)=E{(θ^−θ)2}=var(θ^)+b2(θ^)MSE(\hat{\theta})=E\{(\hat{\theta}-\the...
Mean squared error MSE即方差
kunlong0909的专栏
10-24 1万+
MSE是网络的性能函数,网络的均方误差，叫"Mean Square Error"。比如有n对输入输出数据，每对为[Pi,Ti],i=1,2,...,n.网络通过训练后有网络输出,记为Yi。 　　在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。 　　标准误差定义为
什么是均方误差（MSE）？
03-28
均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种常用的评估回归模型性能的指标。它衡量了模型预测值与真实值之间的平均差异程度。 计算MSE的步骤如下： 1. 对于每个样本，计算模型的预测值与真实值之间的差异（残差）。 2. 将每个残差平方，得到平方误差。 3. 对所有样本的平方误差求平均，得到均方误差。 MSE的公式如下： MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)² 其中，n表示样本数量，yi表示真实值，ŷi表示模型的预测值。 MSE的值越小，表示模型的预测结果与真实值之间的差异越小，模型性能越好。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值