机器学习决策树—CART算法.pptx

机器学习决策树—CART 算法 机器学习中的决策树是一种常用的算法， CART 算法是其中一种实现。下面对 CART 算法的原理、特点和应用作详细的介绍。 决策树是机器学习中的一个基本概念，它是一种树形结构，用于分类问题中的特征选择和模型建立。在决策树中，每个节点都对应着一个特征，并且根据该特征将数据集划分为两个子集，直到叶子节点。决策树的建立过程一般分为三个部分：特征选择、决策树生成和决策树裁剪。 特征选择是决策树建立的第一步骤，目的是从众多的特征中选择一个特征作为当前节点分裂的标准。常用的特征选择方法有信息增益、信息增益比、GINI 指数等。 决策树生成是决策树建立的第二步骤，根据选择的特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树停止生长。 决策树裁剪是决策树建立的第三步骤，目的是为了避免过拟合，通常需要剪枝来缩小树结构规模、缓解过拟合。 CART 算法是决策树的一种实现，它是一种二分递归分割技术，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子结点都有两个分支。CART 算法的优点是生成的决策树是结构简洁的二叉树。 CART 算法的主要步骤有两个：决策树生成和决策树剪枝。在决策树生成中，基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大。在决策树剪枝中，用验证数据集对已生成的树进行剪枝，并选择最优子树，这时用损失函数最小作为剪枝的标准。 在 CART 算法中，特征选择是基于 GINI 指数的，用于分类树中的特征选择。在回归树中，使用平方误差最小化准则对特征进行选择。 CART 算法也可以用于回归问题，生成回归树。在回归树中，每个节点对应着一个特征，并且根据该特征将数据集划分为两个子集，直到叶子节点。 在 CART 算法中，特征选择是基于 GINI 指数的，用于分类树中的特征选择。在回归树中，使用平方误差最小化准则对特征进行选择。 CART 算法是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题中。其优点是生成的决策树是结构简洁的二叉树，易于解释和实现。但是， CART 算法也存在一些缺点，例如容易过拟合，需要剪枝来缓解过拟合。