【机器学习】决策树(二)----CART算法

才写完上一篇，就和朋友讨论到了集成学习的厉害，随即就扯到了CART，本来一直不明白CART回归树明明输出的一块一块的区域，为什么还叫回归。。被朋友一图点醒，果然还是要边学理论边实践，才会有更好的理解。 CART算法同样由特征选择、树的生成以及树的剪枝组成。 总的来说就两步：一、基于训练集生成决策树，生成的决策树要尽量大；二、用验证集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时用损失函数最小作为剪枝的标

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