CART算法与剪枝原理

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#数据结构与算法

参考：https://blog.youkuaiyun.com/u014688145/article/details/53326910

知乎：https://www.zhihu.com/question/22697086/answer/126575130

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ID3、C4.5和cart算法比较（转）

qq_15906905的博客

08-24

121

转自：https://www.zhihu.com/question/27205203

决策树ID3、C4.5、CART算法

lt1103725556的博客

12-09

715

参考【机器学习】决策树（上）——ID3、C4.5、CART（非常详细） - 阿泽的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 算法的目的都是为了构建决策树，即每一层应该用什么特征用于分支。比如第一层用性别，性别男或女，第二层用年龄等等。 ID3算法根据信息增益选择特征。信息增益=数据集原本的信息熵−使用某一特征后的条件熵信息增益=数据集原本的信息熵-使用某一特征后的条件熵信息增益=数据集原本的信息熵−使用某一特征后的条件熵信息熵如何计算？可看交叉熵计.

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决策树-Cart生成和剪枝算法

每天进步一点点

04-13

2847

***************CART算法概述********************** Cart算法类似于ID3算法，其将特征分类为按GINI系数，找到该特征下的一个最优节点进行分类，该特征被分为2个类别，比如一个类别中有{学生，老师，工人}，则选择分裂节点可能为学生，老师或工人，得到的结果就可能有[{学生}，{老师，工人}],[{老师},{学生，工人}],[{工人},{老师，学生}]，

CART剪枝算法

u013263891的博客

07-19

339

易于理解的博文： https://blog.youkuaiyun.com/zhengzhenxian/article/details/79083643 https://blog.youkuaiyun.com/wjc1182511338/article/details/76793164

CART 剪枝算法

FeynmanWang的博客

07-26

972

算法：\qquad 输入：CART 算法生成的决策树 T0T_0； \qquad 输出：最优决策树 TαT_\alpha . \qquad (1) 设 k=0,T=T0k=0,\quad T=T_0 . \qquad (2) 设 α=+∞\alpha=+\infty . \qquad (3) 自下而上地对各内部结点 tt 计算 C(Tt)，|Tt|C(T_t)，|T_t|以及g(t)=C(t

CART剪枝算法详解

tian_tian_hero的博客

01-09

1万+

CART剪枝算法 CART剪枝算法从“完全生长“的决策树的底端剪去一些子树，使决策树变小（模型变简单），从而能够对未知数据有更准确的预测。CART剪枝算法由两步组成：首先从生成算法产生的决策树T0底端开始不断剪枝，直到T0的根节点，形成一个子树序列{T0,T1 ,…, Tn}；然后通过交叉验证法在独立的验证数据集上对子树序列进行测试，从中选择最优子树。 1．剪枝，得到子树序列子树的损失函数： ...

基于 Titanic 数据集的 ID3、C4.5、CART 及 CART 剪枝算法实现

最新发布

08-19

CART算法（Classification and Regression Trees）与ID3和C4.5不同，它是基于二元递归划分的决策树算法，既适用于分类问题，也适用于回归问题。CART算法利用基尼指数（Gini Index）作为分裂标准，尝试找到减少基尼不...

基于泰坦尼克号数据集实现 ID3、C4.5、CART 及 CART 剪枝算法

08-19

CART算法，即分类与回归树算法，是由Breiman等人提出的，它不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题。在分类问题中，CART寻找使得基尼不纯度最小的分裂点。基尼不纯度是衡量样本随机被错误分类的概率的一个指标。...

决策树原理及实现（二）--CART算法及剪枝

crazy_scott的博客

04-17

1931

本节介绍决策树中使用最多的CART方法以及剪枝，主要参考资料。在上一节我们将了ID3算法，和ID3算法的改进版C4.5算法。对于C4.5算法，我们也提到了它的不足，特别是不能处理连续数据等。而目前最常见的CART既可以做回归，也可以做分类，在skleran包中的决策树也采用此种方法。特征选择方法前面无论是ID3或者C4.5算法，我们都是使用的“熵”这一度量单位来选取特征。但计算...

CART算法原理及Python实践

u013571432的博客

09-01

2002

在上面的示例中，我们使用了scikit-learn提供的数据集（对于分类）和自定义的简单数据集（对于回归）来演示如何使用CART算法进行分类和回归任务。在Python中，使用CART算法的一个非常方便的方式是通过scikit-learn库，它提供了DecisionTreeClassifier（用于分类）和DecisionTreeRegressor（用于回归）两个类，这两个类都实现了CART算法。对于回归任务，决策树同样会根据输入的特征值进行遍历，但叶子节点对应的是一个具体的数值预测结果。

集成学习终篇：从CART回归树开始，经历BDT、GBDT彻底理解XGBoost - 知乎1

08-03

2.GBDT回归算法流程 3.GBDT二分类算法 4.GBDT多分类算法 1.XGBoost与GBDT的不同点 2.XGBoost损失函数推导 3.XGBoos

决策树算法原理详解

07-03

【文档说明】本文是自己整理的一些重点知识点，也是面试中会被问到的知识点【文档结构】决策树信息熵（Entropy）什么是决策树决策树的构建过程决策树分割属性选择决策树量化纯度决策树量化纯度信息增益率计算方式决策树的停止条件决策树算法效果评估决策树生成算法 ID3算法 ID３算法优缺点 C4.5算法 8 CART算法 8 ID3\C4.5\CART分类回归树算法总结分类树和回归树的区别决策树优化策略决策树的剪枝决策树剪枝过程附录：

[机器学习 - 算法原理] CART树剪枝的理解

maomaona的博客

03-24

1076

看了李航的《统计学习方法》中CART树的剪枝，不很清晰，又查了网上一些相关资源，终于明白了整个过程，个人的理解如下（原本写在OneNote上，公式粘贴过来不能显示，就贴图了）： but...既然剪来剪去都要所有子树一起去做交叉验证...那直接做交叉验证不行吗...？ ...

机器学习--详解CART树剪枝原理和过程

进击的菜鸟

11-04

1万+

这一节主要讲前面多次的提到的决策树问题，前面的决策树生成算法递归的产生决策树，直到不能继续分支或者达到要求为止，这样的决策树往往对训练数据的分类很准确，因为他就是基于训练数据的熵或者基尼不存度进行分类的，因此对训练数据的会产生过拟合现象，而对未知的数据则没有那么准确。过拟合的本质原因是决策树在训练时追求如何提高训练数据的准确度，而没有考虑构件出的决策树的复杂性，直观上我们能想象出当决...

CART算法(转)

weixin_30914981的博客

07-05

385

来源：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6053344.html 作者：刘建平Pinard 对于C4.5算法，我们也提到了它的不足，比如模型是用较为复杂的熵来度量，使用了相对较为复杂的多叉树，只能处理分类不能处理回归等。对于这些问题， CART算法大部分做了改进。CART算法也就是我们下面的重点了。由于CART算法可以做回归，也可以做分类，我们分别加以介绍，...

决策树剪枝(cart剪枝)的原理介绍

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01-17

2万+

最近看《统计学习方法》，最后有一部分讲到cart树的剪枝策略，个人觉得书上讲得比较晦涩难懂，现在结合个人理解和大家分享下，如有不正，敬请谅解！1.决策树剪枝决策树是一种分类器，通过ID3，C4.5和CART等算法可以通过训练数据构建一个决策树。但是，算法生成的决策树非常详细并且庞大，每个属性都被详细地加以考虑，决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的。因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话，

CART算法解读

Andy_shenzl的博客

11-10

3155

目录算法解读实例对比过程总结 python实战数据处理画图预测验证参数解释数据挖掘十大算法之一 1、算法解读 CART分类树用的是另外一个指标 – 基尼指数. 假设一共有K个类,样本属于第k类的概率是pk,则概率分布的基尼指数定义为: 基尼系数类似于熵，选择最佳划分的度量通常是根据划分后子女结点不纯性的程度。不纯的程度越低，类分布就越倾斜。例如，类分布为...

ID3和C4.5、CART的区别

Miracle.Zhao的博客

01-15

4711

作者：Jason Tian链接：https://www.zhihu.com/question/27205203/answer/119503150来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。ID3算法：以信息增益为准则选择信息增益最大的属性。缺点：1）信息增益对可取值数目较多的属性有所偏好，比如通过ID号可将每个样本分成一类，但是没有意义。2）ID3只能对离散属性的数据集构造决策树。鉴于以上

决策树之CART剪枝（小白入门篇）

贪吃燕子的博客

02-18

977

CART概念【名称】CART，全称为Classification And Regression Tree，分类与决策树。【组成】节点（根节点、内部节点、叶子结点）和有向边。【决策过程】依据信息增益进行决策的，增益越大说明这个特征对最后的分类影响越大（从上层到下层信息增益是逐渐下降的）。【决策依据】在分类中我们以最大的信息增益为决策依据；在回归中，我们以损失函数作为我们的优化目标，使其达到最小就是...

CART算法剪枝详解与实现

CART（Classification and Regression Trees）算法是一种广泛应用的决策树构建方法，它用于分类和回归任务。在构建决策树的过程中，为了防止过拟合，通常需要对生成的树进行剪枝。剪枝是通过减少树的复杂性来寻找一...