基于分类回归树的CART算法

CART分类回归树算法应用

与前文所提及的ID3算法及C4.5算法存在相似之处，CART算法同样属于决策树分类方法。CART分类回归树的核心功能同样是实现数据的分类操作，其最终结果依然以树状结构进行呈现。然而，与ID3和C4.5算法相比，其在分类标准的选择方面采用了不同的计算方式。以下列举了其中若干关键差异：

1、CART算法最终生成的树结构为二叉树形式，每个节点在划分后会产生两个子节点，即左子节点和右子节点。而ID3和C4.5算法则是根据分类属性的具体取值类型来进行划分。因此，在CART算法中，除了需要选择最优划分属性外，还需进一步确定该属性下的最佳划分值，并确保该划分能够实现二元分割。

2、在属性值的选取过程中，CART算法采用的是基于Gini系数进行比较的方法。对于某一特定属性的某次具体取值而言，其对应的Gini指数计算方式如下：

其中，pk分别表示正例与反例出现的概率，gini系数数值越低则表明分类的纯净程度越高，其概念与熵的定义存在相似之处。因此，在最终进行计算时，仅选取使该值最小的划分方式作为依据。在进行比较时，采用的是gini增益作为衡量标准，并且需要对类别