实现CART算法

资 源 简 介

实现CART算法

详 情 说 明

CART（Classification and Regression Trees）算法是一种经典的决策树算法，广泛应用于模式识别领域的数据分类和回归任务。该算法采用二叉树结构，通过递归地分割数据集来实现预测模型的构建。

#### 算法核心思想 特征选择：CART使用基尼系数（Gini Index）或均方误差（MSE）作为分裂标准，分别用于分类和回归任务。 递归分割：算法从根节点开始，选择最优特征及切分点，将数据划分为左右子节点，直到满足停止条件（如节点样本数过少或纯度足够高）。 剪枝优化：为防止过拟合，可通过代价复杂度剪枝（Cost-Complexity Pruning）简化树结构。

#### Matlab实现要点 数据预处理：需将输入数据转换为Matlab矩阵格式，分类标签需编码为数值。 树构建逻辑：递归函数实现节点分裂，存储树结构（如用结构体或对象）。 预测阶段：对新样本从根节点开始遍历，根据特征值判断路径，最终到达叶节点输出结果。

#### 应用场景 分类任务：如手写数字识别、医学诊断。 回归任务：如房价预测、销售额分析。

附带的例程可帮助用户快速验证算法效果，通过调整参数（如最大树深度、最小叶子样本数）优化模型性能。