分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树，上回文我们介绍了基于ID3算法的决策树。作为上篇，这里只介绍CART是怎样用于分类的。 分类回归树是一棵二叉树，且每个非叶子节点都有两个孩子，所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点数多1。 表1 名称 体温 表面覆盖 胎生 产蛋 能飞 水生 有腿 冬眠 类标记 人 恒温 毛发 是 否
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2024-05-23 21:57:43
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概要本部分介绍 CART，是一种非常重要的机器学习算法。
基本原理
CART 全称为 Classification And Regression Trees，即分类回归树。顾名思义，该算法既可以用于分类还可以用于回归。克服了 ID3 算法只能处理离散型数据的缺点，CART 可以使用二元切分来处理连续型变量。二元切分法，即每次把数据集切分成两份，具体地处理方法是：如果特征值大
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2024-04-23 15:25:15
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之前线性回归创建的模型需要拟合所有的样本点，但数据特征众多，关系复杂时，构建全局模型就很困难。之前构建决策树使用的算法是ID3。ID3 的做法是每次选取当前最佳的特征来分割数据，并按照该特征的所有可能取值来切分。也就是说，如果一个特征有 4 种取值，那么数据将被切分成 4 份。一旦按照某特征切分后，该特征在之后的算法执行过程中将不会再起作用，所以有观点认为这种切分方式过于迅速。另外一种方法是二元切
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2024-06-24 17:07:20
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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
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2023-01-13 00:13:58
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1.简单介绍 线性回归方法可以有效的拟合所有样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时，构建全局模型的想法一个是困难一个是笨拙。此外，实际中很多问题为非线性的，例如常见到的分段函数，不可能用全局线性模型来进行拟合。 树回归将数据集切分成多份易建模的数据，然后利用线性回归进行建模和拟合。这里介绍较为经典的树回归CART(classification and regr...
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2016-08-14 14:42:00
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分类回归树 CART 是决策树家族中的基础算法，它非常直觉（intuitive），但看网上的文章，很少能把它讲的通俗易懂（也许是我理解能力不够），幸运的是，我在 Youtube 上看到了这个视频，可以让你在没有任何机器学习基础的情况下掌握 CART 的原理，下面我尝试着把它写出来，以加深印象.决策树的结构下图是一个简单的决策树示例：假设上面这个决策树是一个用来判断病人是否患有心脏病的系统，当病人前
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2024-06-18 19:06:21
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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 and regression tree，也就是分类回归树的意思。和之前介绍的ID3和C4.5一样，CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现。决策树这个模型一共有三种实现方式，前面我们已经介绍了ID3和C4.5两种，今天刚好补齐这最后一种。算法特
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2024-05-29 21:47:11
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CART分类回归树算法与上次文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似，CART算法也是一种决策树分类算法。CART分类回归树算法的本质也是对数据进行分类的，最终数据的表现形式也是以树形的模式展现的，与ID3，C4.5算法不同的是，他的分类标准所采用的算法不同了。下面列出了其中的一些不同之处：1、CART最后形成的树是一个二叉树，每个节点会分成2个节点，左孩子节点和右孩子节点，而在ID3和C4.5中
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2020-01-12 19:09:00
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【代码】平方误差CART算法（回归树）
原创
2024-07-10 16:35:01
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引言前面我们分享过一篇决策树算法叫ID3:ID3决策树原理分析及python实现。首先我们来回顾下ID3算法。ID3每次选取最佳特征来分割数据，这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。这种按某种特征切分完数据集后，当前特征在下次切分数据集时就不再起作用，因此会存在切分方式过于迅速地问题。ID3算法还存在另一个问题就是它不能直接处理连续型特征，因此算法需要改进。于是有人提出了二元切分法很好的解决
原创
2023-03-07 12:50:30
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1 什么是CARTCART，又名分类回归树，是在ID3的基础上进行优化的决策树，学习CART记住一下关键点：(1) CART既能是分类树，又能是回归树(2) CART是分类树时，采用GINI指数作为节点分裂的依据；当CART是回归树时，采用样本的最小方差作为节点分裂的依据。(3) CART是一棵二叉树分类树的作用是通过一个对象的特征来预测该对象所属的类别，而回归树的目的是根据一个对象的信息预测该对
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2024-08-21 19:52:53
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许多问题都是非线性的，用线性模型并不能很好的拟合数据，这种情况下可以使用树回归来拟合数据。介绍CART, 树剪枝，模型树。1.CART传统决策树是一种贪心算法，在给定时间内做出最佳选择，不关心是否达到全局最优。切分过于迅速，特征一旦使用后面将不再使用。不能处理连续型特征，进行离散化可能会破坏连续变量的内在特征。CART 分类回归树，既能分类又能回归。CRAT来进行节点决策时，使用二元切
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2024-04-03 10:16:04
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之前有文章介绍过决策树（ID3）。简单回顾一下：ID3每次选取最佳特征来分割数据，这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。按照某种特征切分数据后，该特征在以后切分数据集时就不再使用，因此存在切分过于迅速的问...
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2018-03-04 06:49:00
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CART（Classification and Regression Trees，分类与回归树）是一种经典的决策树算法，既能用于分类问题，也能用于回归问题。它通过递归地将数据集划分为更小的子集，构建二叉树结构来进行预测。CART 算法核心思想构建二叉树：每次分裂都将当前节点分为两个子节点分裂准则：分类问题：使用 Gini 不纯度（Gini impurity）回归问题：使用均方误差（MSE）剪枝处理
之前有文章介绍过决策树（ID3）。简单回顾一下：ID3每次选取最佳特征来分割数据，这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。按照某种特征切分数据后，该特征在以后切分数据集时就不再使用，因此存在切分过于迅速的问...
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2018-03-04 06:49:00
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之前有文章介绍过决策树（ID3）。简单回顾一下：ID3每次选取最佳特征来分割数据，这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的。按照某种特征切分数据后，该特征在以后切分数据集时就不再使用，因此存在切分过于迅速的问...
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2018-03-04 06:49:00
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目录回归树的生成回归树的定义预测值的确定特征空间的划分算法流程分类树的生成分类树的对比总结基尼指数的计算算法流程CART剪枝ID3、C4.5 剪枝的不足ID3、C4.5 剪枝改进：CART 剪枝CART 剪枝的案例CART 剪枝过程图解CART 剪枝算法总结 分类与回归树（classification and regression tree，简称 CART）既可以用于分类，也可以用于回归。与
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2024-04-12 11:26:23
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机器学习实战 决策树CART简介及分类树实现 一：对比分类
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2020-07-14 22:19:00
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秒懂机器学习 分类回归树CART 一、总结 一句话总结： 1、CART（ Classification And Regression Tree）算法是什么？ 2、CART（ Classification And Regression Tree）算法的实质是什么？ CART算法是一种二分递归分割技术，
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2019-06-05 07:58:00
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CART树：树回归和标准回归的比较、o2o
原创
2021-08-05 11:01:17
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