以c4.5分類樹為例，c4.5分類樹在每次分枝時，是窮舉每乙個feature的每乙個閾值，找到使得按照feature<=閾值，和feature>閾值分成的兩個分枝的熵最大的閾值(熵最大的概念可理解成盡可能每個分枝的男女比例都遠離1:1)，按照該標準分枝得到兩個新節點，用同樣方法繼續分枝直到所有人都被分入性別唯一的葉子節點，或達到預設的終止條件，若最終葉子節點中的性別不唯一，則以多數人的性別作為該葉子節點的性別。
總結：分類樹使用資訊增益或增益比率來劃分節點；每個節點樣本的類別情況投票決定測試樣本的類別。
回歸樹總體流程也是類似，區別在於，回歸樹的每個節點（不一定是葉子節點）都會得乙個**值，以年齡為例，該**值等於屬於這個節點的所有人年齡的平均值。分枝時窮舉每乙個feature的每個閾值找最好的分割點，但衡量最好的標準不再是最大熵，而是最小化均方差即(每個人的年齡-**年齡)^2 的總和 / n。也就是被**出錯的人數越多，錯的越離譜，均方差就越大，通過最小化均方差能夠找到最可靠的分枝依據。分枝直到每個葉子節點上人的年齡都唯一或者達到預設的終止條件(如葉子個數上限)，若最終葉子節點上人的年齡不唯一，則以該節點上所有人的平均年齡做為該葉子節點的**年齡。
總結：回歸樹使用最小均方差劃分節點；每個節點樣本的均值作為測試樣本的回歸**值。
CART回歸樹與分類樹
輸出是連續變數的是回歸樹，輸出是離散變數的是分類樹。cart決策樹是乙個二叉樹。輸入空間劃分為m個單元 單元對應輸出 是其對應的輸入空間。輸出取 上所有輸出的均值 下面，看輸入空間的劃分方法。假設最優切分變數 最優切分點 輸入空間被劃分為兩部分 它們的輸出是各自輸入空間中樣本標籤值 的均值和 因此，...
CART分類與回歸樹
十大經典資料探勘演算法 系列 c4.5 k means svmapriori empagerank adaboost knnna ve bayes cart 分類與回歸樹 classification and regression trees,cart 是由四人幫leo breiman,jerome...
決策樹（分類與回歸）
首先我們要知道，決策樹是根據訓練集構造乙個樹結構，每個分叉相當於一次判斷，每個葉子節點就是模型的輸出。如下圖所示 以輸入特徵為離散值的分類決策樹為例，周志華老師 機器學習 給出的演算法偽 決策樹分類演算法選擇最優屬性演算法常用資訊增益法。首先了解資訊熵，它的公式如下 e nt d k 1 y pkl...