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1984年提出。ID3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 ...
原文：理解CART决策树
CART算法 原理 CART全称为Classification and Regression Tree。 回归树 相比ID ，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 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，总方差越小数据子集越纯，最后选择总方差最小的划分方式对应的特征和特征值，而二元切分的依据就是将小于等于这个特征值和大于这个特征 ...
2020-01-07 17:19 0 1040 推荐指数：
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