Cart树算法介绍

Andy_shenzl
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2023-09-05 17:06:32

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Cart树算法介绍Cart树算法原理介绍以及公示推导、、、
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决策树算法--CART分类树算法
ID3和C4.5算法，生成的决策树是多叉树，只能处理分类不能处理回归。而CART（classification and regression tree）分类回归树算法，既可用于分类也可用于回归。 分类树的输出是样本的类别， 回归树的输出是一个实数。 CART算法步骤 特征选择； 递归建立决策树； 决策树剪枝； CART分类树算法 ID3中使用了信息增益选择特征，增益大优先选择。C4.5中，采用信息增益率选择特征，减少因特征值多导致信息增益大的问题。CART分类树算法使用基尼系数选择特征，基尼系数代表了
CART树算法详解
http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/53269040 算法步骤 CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的...
决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解
今天给大家带来的主要内容包括：决策树算法、基尼系数和CART决策树算法。废话不多说，下面就是本文的全部内容了！
CART 决策树算法详解
本文详细阐述了 CART（Classification and Regression Trees，分类与回归树）决策树算法。首先介绍了决策树的基本概念和 CART 算法在决策树家族中的地位与特点。接着深入剖析 CART 算法的原理，包括特征选择标准、树的构建过程、剪枝策略等方面的数学原理与逻辑。通过丰富的代码示例展示了 CART 算法在分类和回归任务中的实际应用，涵盖数据预处理、模型构建、训练与评估等完整流程。最后探讨了 CART 算法的优势、局限性以及其在不同领域的广泛应用，旨在帮助读者全面深入地理解 C
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