CART算法采用的是一种二分循环分割的方法，每次都把当前样本集划分为两个子样本集，使生成的决策树的结点均有两个分支，显然，这样就构造了一个二叉树。

如果分支属性有多于两个取值，在分裂时会对属性值进行组合，选择最佳的两个组合分支。假设某属性存在q个可能取值，那么以该属性作为分支属性，生成两个分支的分裂方法共有2^(q-1)-1种

例子

其中动物14种：会飞的11种，不会飞的3三种

不会飞的动物中有：有七个是哺乳动物，四个不是哺乳动物

会飞的动物中有：有一个是哺乳动物，两个不是哺乳动物

CART算法（机器学习）相关推荐

随机森林实例：利用基于CART算法的随机森林（Random Forest）树分类方法对于红酒质量进行预测
随机森林实例:利用基于CART算法的随机森林(Random Forest)树分类方法对于红酒质量进行预测 1.引言 2.理论基础 2.1 什么是决策树 2.2 特征选择的算法 2.2.1 ID3:基于 ...
【机器学习实战第九章】树回归 CART算法的原理与实现 - python3
本文来自<机器学习实战>(Peter Harrington)第九章"树回归"部分,代码使用python3.5,并在jupyter notebook环境中测试通过,推荐c ...
【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法5：决策树之CART算法
目录 CART概述回归树分类树剪枝 Python实现示例:分类树在数学推导+纯Python实现机器学习算法4:决策树之ID3算法中笔者已经对决策树的基本原理进行了大概的论述.本节将在上一讲的基 ...
机器学习第五篇：详解决策树-CART算法
01|前言: 本篇接着上一篇决策树详解,CART是英文"classification and regression tree"的缩写,翻译过来是分类与回归树,与前面说到的ID3.C ...
cart算法_机器学习十大算法之一——决策树CART算法
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是机器学习专题的第23篇文章,我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法. CART算法全称是Classification ...
【机器学习】通过ID3,C4.5,CART算法构建决策树
决策树 (一).决策树的简介 (二).构造决策树的三种构造方法 1.基于信息增益生成决策树(ID3算法) 2.基于信息增益率生成决策树(C4.5算法) 3.基于基尼指数生成决策树(CART算法) 总结 ...
【机器学习】决策树（下）——CART算法及剪枝处理
前言:上篇博文已经介绍了ID3.C4.5生成决策树的算法.由于上文使用的测试数据以及建立的模型都比较简单,所以其泛化能力很好.但是,当训练数据量很大的时候,建立的决策树模型往往非常复杂,树的深度很大. ...
【机器学习入门】决策树算法（四）：CART算法（Classification and Regression Tree）
CART算法的简介: CART(Classification and Regression Tree)算法,即分类回归树算法,也是决策树构建的一种常用算法,CART的构建过程采用的是二分循环分割的方法 ...
机器学习系列（2）——CART算法
本文主要介绍CART算法,包括CART分类树/回归树的详细步骤和在sklearn中的参数等. 0x01.CART算法简介 CART(Classification and Regression Tree ...

CART算法（机器学习）

例子

CART算法（机器学习）相关推荐

最新文章

热门文章