cart算法

资 源 简 介

cart算法

详 情 说 明

CART（Classification and Regression Trees）算法是决策树中的经典方法，既能处理分类任务也能解决回归问题。它的核心思想是通过递归二分数据，构建一棵二叉树来逼近目标变量。

### 算法特点 二叉树结构：每个非叶子节点仅有两个分支，通过特征值的二元判断（如“年龄≤30？”）进行数据划分。 分裂准则：分类任务使用基尼系数（Gini Index）衡量不纯度；回归任务则采用最小化均方误差（MSE）。 剪枝优化：通过代价复杂度剪枝避免过拟合，提升模型泛化能力。

### 应用场景 分类问题：如预测用户是否购买产品（二分类）或识别手写数字（多分类）。 回归问题：如预测房价、销售额等连续值。

### 优势与验证 CART生成的决策树直观易解释，且通过交叉验证可评估其准确度。但需注意，它对数据中的微小变化较敏感，可通过集成方法（如随机森林）增强稳定性。