CART (Classification And Regression Tree) 算法是一种常用的决策树算法，它既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。本教程将带您通过实践来深入了解 CART 算法。

基础概念

CART 算法通过递归地将数据集分割成子集，直到满足某些停止条件，从而构建决策树。以下是 CART 算法的一些关键概念：

  • 分割准则：用于选择最佳分割点的标准，如基尼不纯度或信息增益。
  • 停止条件：当满足某些条件时，停止分割，如最大深度、最小叶子节点数等。

实践步骤

  1. 数据准备：首先，您需要准备一个数据集，可以是分类数据集或回归数据集。
  2. 选择分割准则：根据数据类型选择合适的分割准则。
  3. 构建决策树：使用选择的分割准则和停止条件，递归地构建决策树。
  4. 评估模型：使用交叉验证等方法评估模型的性能。

示例代码

以下是一个使用 Python 和 scikit-learn 库实现 CART 算法的简单示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建 CART 模型
model = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

扩展阅读

如果您想进一步了解 CART 算法，可以阅读以下文章：

CART Algorithm