分类和回归树算法

资 源 简 介

分类和回归树算法

详 情 说 明

分类和回归树（CART）算法是一种广泛应用于机器学习的决策树方法，既可以处理分类问题，也能解决回归任务。其核心思想是通过递归地将数据集划分为更纯净的子集来构建一棵二叉树。

CART算法的工作流程包括以下关键步骤：首先，它会选择一个最优特征和分割点，使得分裂后的子节点具有更高的纯度（分类任务使用基尼不纯度或熵，回归任务使用方差）。这个过程会递归进行，直到满足停止条件（如达到最大深度或节点样本数过少）。

CART的灵活性体现在它能够处理数值型和类别型特征，并且对异常值和缺失值具有一定的鲁棒性。此外，剪枝技术可以防止过拟合，提高模型的泛化能力。

在实际应用中，CART算法的决策树易于解释，能够直观展示特征重要性，这使得它在金融风控、医疗诊断等领域广受欢迎。同时，它也是随机森林和梯度提升树等集成方法的基础组件。