决策树3-CART分类回归树

CART-分类回归树

CART 算法的思路

特征选择：最优属性划分依据是 基尼系数（分类）/平方误差（回归）；

CART 树是二叉树结构。

主要就两步骤：

1. 树的生成
2. 树的剪枝

分类树

分类树与ID3, C4.5的流程一致。

回归树

回归树选择最佳划分属性和划分点时的依据是 平方误差。

一张图即可理解。

与分类树的主要区别是选择最佳属性的评价指标变了。根据最小化均方误差的原则选择。