Python實現決策樹2(CART分類樹及CART迴歸樹)

接上篇     CART算法的全稱是Classification And Regression Tree，採用的是Gini指數（選Gini指數最小的特徵s）做爲分裂標準,同時它也是包含後剪枝操做。ID3算法和C4.5算法雖然在對訓練樣本集的學習中能夠儘量多地挖掘信息，但其生成的決策樹分支較大，規模較大。爲了簡化決策樹的規模，提升生成決策樹的效率，就出現了根據GINI係數來選擇測試屬性的決策樹算法C

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