决策树之CART算法原理及python实现

1 CART算法 CART 是在给定输入X条件下输出随机变量Y的条件几率分布的学习方法。CART二分每一个特征（包括标签特征以及连续特征），通过最优二分特征及其最优二分特征值的选择、切分，二叉树生成，剪枝来实现CART算法。对于回归CART树选择偏差平方和准则、对于分类CART树选择基尼系数准则进行特征选择，并递归调用构建二叉树过程生成CART树。 决策树的经典算法包括ID三、C4.五、CART算

>>阅读原文<<