cart分類回歸樹2023年提出，id3演算法2023年提出，c4.5演算法2023年提出
cart由特徵選擇、樹的生成及剪枝組成。
cart假設決策樹是二叉樹，內部結點特徵取值為是和否
cart使用損失函式最小作為剪枝的標準。
回歸樹的生成：使用平方誤差最小化準則。
對於任意劃分特徵a,對應的任意劃分點s,兩邊劃分成資料集d1和d2,求出使d1和d2各自集合的均方誤差最小。
分類樹的生成：使用基尼指數，選擇基尼指數最小的屬性作為最優劃分屬性。
區別於id3或c4.5演算法，cart分類樹採用的是不停的二分類。假設a屬性有3個可能的取值,則考慮把a劃分為和，以此類推。假設基尼指數最小的組合是和，則以判斷取值是否為a1構建二叉樹。
公式如下：
剪枝方法：
下面介紹一種簡單的決策樹學習的剪枝演算法。
決策樹的剪枝往往通過極小化決策樹整體的損失函式或代價函式來實現。
id3、c4.5和cart的區別：
CART分類和回歸樹
cart演算法根據類標號屬性的型別，當類標號屬性是連續型時，生成的模型是回歸樹 離散型則是分類樹。不同於id3演算法可以產生多個分支，cart每次 只能產生兩個分支，所以cart產生的決策樹是一棵二叉樹。雜度 不純度 gini t 1 各類數量在資料集中的概率 的平方和。標準問題集 所有候選分支方案...
CART分類與回歸樹
十大經典資料探勘演算法 系列 c4.5 k means svmapriori empagerank adaboost knnna ve bayes cart 分類與回歸樹 classification and regression trees,cart 是由四人幫leo breiman,jerome...
CART回歸樹與分類樹
輸出是連續變數的是回歸樹，輸出是離散變數的是分類樹。cart決策樹是乙個二叉樹。輸入空間劃分為m個單元 單元對應輸出 是其對應的輸入空間。輸出取 上所有輸出的均值 下面，看輸入空間的劃分方法。假設最優切分變數 最優切分點 輸入空間被劃分為兩部分 它們的輸出是各自輸入空間中樣本標籤值 的均值和 因此，...