CART决策树
CART(Classification and Regression tree)分类回归树由L.Breiman,J.Friedman,R.Olshen和C.Stone于1984年提出。ID3中根据属性值分割数据,之后该特征不会再起作用,这种快速切割的方式会影响算法的准确率。CART是一棵二叉树,采用二元切分法,每次把数据切成两份,分别进入左子树、右子树。而且每个非叶子节点都有两个孩子,所以CART的叶子节点比非叶子多1。相比ID3和C4.5,CART应用要多一些,既可以用于分类也可以用于回归。CART分类时,使用基尼指数(Gini)来选择最好的数据分割的特征,gini描述的是纯度,与信息熵的含义相似。CART中每一次迭代都会降低GINI系数。下图显示信息熵增益的一半,Gini指数,分类误差率三种评价指标非常接近。回归时使用均方差作为loss function。
cart决策树:
(1)特征选择(2)创建决策树
核心就是找最优分裂特征和最优分裂特征值
针对每一个特征的每一个切分点(相邻两个值的平均值就是切分点),都要计算一个gini增益,取最小的gini增益,选择具有最小Gain_GINI的属性及其属性值,作为最优分裂属性以及最优分裂属性值。
//获得候选分隔值数组,由相邻两个值的平均值组成,
以候选分割值切分的情况下,计算Gini增益 先划分后计算,
如果当前切分点能让数据更纯,则选择之;换句话说找Gini增益最小的切分点
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