CART算法

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CART算法通过二分递归技术构建简洁的二叉决策树，每次划分依据Gini不纯度减少量选择最优属性。在连续值处理中采用分裂点，对离散和连续属性进行有效划分。分类回归树的节点划分以Gini杂质度量为依据，寻找最佳划分点以减少杂质，最终通过验证数据进行剪枝优化决策树。
CART算法是创建决策树的一种算法， Classification And Regression Tree ，即 分类回归树 算法，简称 CART算法
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机器学习系列（2）——CART算法
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CART（Classification and Regression Tree，分类与回归树）算法
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CART算法训练决策树的简单实现_python_代码_下载
06-07
本篇文章将重点介绍CART算法在Python中的实现，并提供相关的源码供下载。 CART算法的核心思想是通过分裂数据集来构建决策树，每次分裂的目标是最大化信息增益或基尼不纯度的减少。对于分类问题，通常使用基尼不纯度...
CART算法学习及实现
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CART算法（机器学习）
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luoganttcc的博客
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#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun 12 21:45:09 2018 @author: luogan """ import matplotlib.pyplot as plt decisionNode = dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8") leafNod...
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