决策树之 CART
继上篇文章决策树之 ID3 与 C4.5，本文继续讨论另一种二分决策树 Classification And Regression Tree，CART 是 Breiman 等人在 1984 年提出的，是一种应用广泛的决策树算法，不同于 ID3 与 C4.5, CART 为一种二分决策树， 每次 ...
原文：CART决策树
CART Classification and Regression tree 分类回归树由L.Breiman,J.Friedman,R.Olshen和C.Stone于 年提出。ID 中根据属性值分割数据，之后该特征不会再起作用，这种快速切割的方式会影响算法的准确率。CART是一棵二叉树，采用二元切分法，每次把数据切成两份，分别进入左子树 右子树。而且每个非叶子节点都有两个孩子，所以CART的叶子 ...
2018-09-18 17:06 0 801 推荐指数：
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理解CART决策树
CART算法 原理 CART全称为Classification and Regression Tree。 回归树 相比ID3，CART遍历所有的特征和特征值，然后使用二元切分法划分数据子集，也就是每个节点都只会分裂2个分支。接着计算数据子集的总方差来度量数据子集的混乱程度，总方差越小 ...
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