CART (Classification And Regression Tree) 算法是一种常用的决策树算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。它通过递归地将数据集分割为子集，直到满足某些停止条件为止。
CART 算法特点
- 非参数：CART 算法不需要事先知道数据的分布情况，因此具有较强的鲁棒性。
- 无多义性：CART 算法生成的决策树通常只有一个解，因此易于解释。
- 易于处理连续变量：CART 算法可以处理连续变量，只需将连续变量分割为几个区间即可。
CART 算法原理
CART 算法通过以下步骤生成决策树：
- 选择最佳分割点：对于每个特征，计算所有可能的分割点，并选择能够最大化信息增益或最小化均方误差的分割点。
- 递归分割：使用选定的分割点将数据集分割为左右子集，并对左右子集重复步骤 1 和 2，直到满足停止条件。
- 停止条件：满足以下任一条件时停止分割：
- 叶子节点包含的样本数量小于预设的最小样本数。
- 树的深度达到预设的最大深度。
- 信息增益或均方误差不再显著减小。
图片展示
下面是一张 CART 决策树的示例图：
扩展阅读
想了解更多关于 CART 算法的知识，可以参考以下教程：