文件名称:
python决策树之CART分类回归树详解
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文件大小: 148kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：决策树之CART（分类回归树）详解，具体内容如下
1、CART分类回归树简介
CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可以处理连续型变量和离散型变量。如果待预测分类是离散型数据，则CART生成分类决策树；如果待预测分类是连续型数据，则CART生成回归决策树。数据对象的条件属性为离散型或连续型，并不是区别分类树与回归树的标准，例如表1中，数据对象xi的属性A、B为离散型或连续型，并是不区别分类树与回归树的标准。
表1
2、CART分类回归树分裂属性的选择
2.1 CART分类树——待预测分类为离散型数据
选择具有最小Gain_GINI的属性及其属性值，作为最优分
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