【机器学习】CART分类决策树+代码实现

1. 基础知识python CART做为二叉决策树，既能够分类，也能够回归。git 分类时：基尼指数最小化。github 回归时：平方偏差最小化。数组 数据类型：标值型，连续型。连续型分类时采起“二分法”， 取中间值进行左右子树的划分。app 2. CART分类树机器学习 特征A有N个取值，将每一个取值做为分界点，将数据D分为两类，而后计算基尼指数Gini(D,A), 选择基尼指数小的特征A的取值

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