简单实现的cart算法

资 源 简 介

简单实现的cart算法

详 情 说 明

CART（分类与回归树）算法是决策树中最经典的实现之一，其核心思想是通过递归划分特征空间构建二叉树。对于初学者而言，理解其实现逻辑比直接调用现成库更有价值。

核心流程解析 特征选择：CART采用基尼系数（分类任务）或均方差（回归任务）衡量特征划分效果。每次分裂时，算法遍历所有可能的特征及其分割点，选择使不纯度下降最多的方案。 停止条件：常见停止条件包括节点样本数小于阈值、基尼系数为0（纯节点）或树达到最大深度。 递归构建：对分裂后的左右子节点重复上述过程，直至满足停止条件。 剪枝处理：可通过后剪枝优化模型复杂度，但简单实现中常省略以保持核心逻辑清晰。

实现要点提示 离散特征可直接枚举分割点，连续特征需排序后取相邻值中点作为候选分割点。 叶子节点输出规则：分类树采用多数表决，回归树输出样本均值。 递归实现时需注意深拷贝当前数据子集，避免传递引用导致数据污染。

扩展思考 可通过预排序优化连续特征的分割效率，或引入随机性实现随机森林等进阶方法。对于大规模数据，建议使用非递归实现防止栈溢出。