决策树3-CART分类回归树
CART-分类回归树 CART 算法的思路 特征选择：最优属性划分依据是 基尼系数（分类）/平方误差（回归）； CART 树是二叉树结构。 主要就两步骤： 树的生成 树的剪枝 分类树 分类树与ID3, C4.5的流程一致。 回归树 回归树选择最佳划分属性和划分点时的依据是 平方误差。 一张图即可理解。 与分类树的主要区别是选择最佳属性的评价指标变了。根据最小化均方误差的原则选择。
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