ML之DT之CART:分类与回归树CART算法的简介、应用、经典案例之详细攻略 分类与回归树CART算法简介 分类与回归树(Classification and Regression Trees, CART)是由Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen与Charles Stone于1984年提出,既可用于分类也可用于回归。 1、CART原理—比较ID3、C4.5 CART是在给定输入随机变量x条件下输出随机变量y的条件概率分布。与ID3和C4.5的决策树所不同的是,ID3和C4.5生成的决策树可以是多叉的,每个节点下的叉数由该节点特征的取值种类而定,比如特征年龄分为(青年,中年,老年),那么该节点下可分为3叉。 2、CART算法描述其中T代表当前样本集,当前候选属性集用T_attributelist表示。 (1)创建根节点N CART算法的案经典案例ML之RF:利用Js语言设计随机森林算法【DT之CART算法(gain index)】&并应用随机森林算法 相关文章 |
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