引导者

决策树 (CART)

简介

决策树 (CART，Classification and Regression Trees) 是一种强大的机器学习算法，用于构建决策树，该决策树可以根据一系列预测变量预测目标变量。它是一种非参数方法，这意味着它不对数据的底层分布做出任何假设。

构造决策树

CART 使用递归二分法构造决策树。它从根节点开始，该节点代表整个数据集。然后，它使用基尼不纯度或信息增益等指标选择一个特征来分割数据。数据集被分成两个子节点，每个子节点代表符合或不符合分裂特征的观测值。这个过程递归地重复，直到满足以下条件之一：

无法找到任何特征可以进一步分割数据。

数据集中只剩下少量观测值。

决策树达到指定的最大深度。

预测

一旦决策树构建完毕，就可以将其用于新数据的预测。通过将数据点沿着决策树向下传递并遵循分割规则，可以为每个数据点预测目标变量。

优缺点

优点：

易于解释：

决策树简单易懂，可以直观地表示数据的决策过程。

对丢失值鲁棒：

CART 可以处理缺少值，因为它在做出决策时不考虑丢失的值。

不需要特征缩放：

CART 不受特征缩放的影响。

缺点：

容易过拟合：

决策树容易过拟合训练数据，从而导致在未见数据上性能不佳。

不稳定：

CART 对训练数据的微小变化非常敏感，这可能导致不稳定的决策树。

计算成本高：

对于大型数据集，构建决策树可能需要大量计算。

应用

CART广泛应用于各种领域，包括：

分类

回归

特征选择

欺诈检测

医疗诊断

**决策树 (CART)****简介**决策树 (CART，Classification and Regression Trees) 是一种强大的机器学习算法，用于构建决策树，该决策树可以根据一系列预测变量预测目标变量。它是一种非参数方法，这意味着它不对数据的底层分布做出任何假设。**构造决策树**CART 使用递归二分法构造决策树。它从根节点开始，该节点代表整个数据集。然后，它使用基尼不纯度或信息增益等指标选择一个特征来分割数据。数据集被分成两个子节点，每个子节点代表符合或不符合分裂特征的观测值。这个过程递归地重复，直到满足以下条件之一：* 无法找到任何特征可以进一步分割数据。 * 数据集中只剩下少量观测值。 * 决策树达到指定的最大深度。**预测**一旦决策树构建完毕，就可以将其用于新数据的预测。通过将数据点沿着决策树向下传递并遵循分割规则，可以为每个数据点预测目标变量。**优缺点****优点：*** **易于解释：** 决策树简单易懂，可以直观地表示数据的决策过程。 * **对丢失值鲁棒：** CART 可以处理缺少值，因为它在做出决策时不考虑丢失的值。 * **不需要特征缩放：** CART 不受特征缩放的影响。**缺点：*** **容易过拟合：** 决策树容易过拟合训练数据，从而导致在未见数据上性能不佳。 * **不稳定：** CART 对训练数据的微小变化非常敏感，这可能导致不稳定的决策树。 * **计算成本高：** 对于大型数据集，构建决策树可能需要大量计算。**应用**CART广泛应用于各种领域，包括：* 分类 * 回归 * 特征选择 * 欺诈检测 * 医疗诊断