CART 算法

CART生成 CART假設決策樹是二叉樹，內部結點特徵的取值爲「是」和「否」，左分支是取值爲「是」的分支，右分支是取值爲「否」的分支。這樣的決策樹等價於遞歸地二分每個特徵，將輸入空間即特徵空間劃分爲有限個單元，並在這些單元上確定預測的概率分佈，也就是在輸入給定的條件下輸出的條件概率分佈。 CART算法由以下兩步組成： 決策樹生成：基於訓練數據集生成決策樹，生成的決策樹要儘量大； 決策樹剪枝：用驗證

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