CART（Classification and Regression Trees）是一种经典的决策树算法，广泛应用于分类和回归任务。本文将带你从零实现CART算法的核心逻辑，并附上示例代码与可视化说明。
核心步骤解析
特征选择
使用基尼不纯度（Gini Impurity）或平方误差（Squared Error）选择最优分割特征节点分割
对选定特征的每个可能值进行分割，递归构建子树终止条件
当满足以下条件时停止分割：- 样本纯度达到阈值（如基尼不纯度 < 0.01）
- 树深度超过限制
- 样本数量不足（如 < 10）
- 所有特征已被使用
剪枝优化
通过预剪枝（提前终止）或后剪枝（事后修剪）防止过拟合
代码实现（Python示例）
class Node:
def __init__(self, feature=None, threshold=None, left=None, right=None, value=None):
self.feature = feature # 分割特征
self.threshold = threshold # 分割阈值
self.left = left # 左子树
self.right = right # 右子树
self.value = value # 叶子节点值
def build_tree(X, y, depth=0):
# 实现分割逻辑与递归构建
...
应用场景
- 分类任务：如垃圾邮件检测（/community/resources/tutorials/machine_learning/decision_trees/email_spam_detection）
- 回归任务：如房价预测
- 特征工程：用于可视化数据分布关系