CART決策樹
CART（Classification and Regression tree）分類回歸樹由L.Breiman,J.Friedman,R.Olshen和C.Stone於1984年提出。ID3中根據屬性值分割數據，之后該特征不會再起作用，這種快速切割的方式會影響算法的准確率。CART是一棵二叉樹 ...
原文：決策樹之 CART
繼上篇文章決策樹之 ID 與 C . ，本文繼續討論另一種二分決策樹 Classification And Regression Tree，CART 是 Breiman 等人在 年提出的，是一種應用廣泛的決策樹算法，不同於 ID 與 C . , CART 為一種二分決策樹， 每次對特征進行切分后只會產生兩個子節點，而ID 或 C . 中決策樹的分支是根據選定特征的取值來的，切分特征有多少種不同取值 ...
2016-07-06 16:30 0 21920 推薦指數：
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理解CART決策樹
CART算法 原理 CART全稱為Classification and Regression Tree。 回歸樹 相比ID3，CART遍歷所有的特征和特征值，然后使用二元切分法划分數據子集，也就是每個節點都只會分裂2個分支。接着計算數據子集的總方差來度量數據子集的混亂程度，總方差越小 ...
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