CART（分类与回归树）是一种强大的决策树算法，它同时适用于分类和回归问题。本教程将带你深入了解 CART 决策树的基本概念、构建过程以及在实际应用中的使用方法。
什么是 CART？
CART 是 Classification And Regression Trees 的缩写，它是一种用于构建决策树的算法。CART 决策树可以用于解决分类问题和回归问题。
CART 决策树的特点
- 非参数：CART 不需要参数调整，可以自动选择最佳分割点。
- 二叉树：CART 只生成二叉树，每个节点只有一个决策分支。
- 剪枝：CART 可以自动进行前剪枝和后剪枝，以避免过拟合。
CART 决策树的构建过程
- 数据准备：首先，你需要准备一个包含特征和标签的数据集。
- 选择最优分割点：对于每个特征，计算其最佳分割点，分割点可以将数据划分为两个子集，使得子集的误差最小。
- 递归构建树：重复步骤 2，直到满足停止条件，如节点中所有样本都属于同一个类别或达到最大深度。
实际应用
CART 决策树在多个领域都有广泛的应用，例如：
- 金融：用于风险评估和信用评分。
- 医疗：用于疾病预测和诊断。
- 商业：用于客户细分和市场细分。
图片示例
CART 决策树结构
CART 决策树应用场景
扩展阅读
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