機器學習實戰筆記：樹迴歸-CART算法

 前言 在上一章中我們使用了ID3算法來構造樹。ID3的做法是每次選取當前最佳的特徵來分割數據，並按照該特徵的所有可能取值來切分。也就是說，如果一個特徵有4種取值，那麼數據將被切成4份。一旦按某特徵切分後，該特徵在之後的算法執行過程中將不會再起作用，所以有觀點認爲這種切分方式過於迅速。另外一種方法是二元切分法，即每次把數據集切成兩份。如果數據的某特徵值等於切分所要求的值，那麼這些數據就進人樹的左子

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