CART算法流程解析

什么是决策树算法

决策树是机器学习中常见的一种分类算法，以树状的形式建立模型，并根据样本特性判定样本所属类别。决策树的优点在于可读性高，易解释，可以帮助我们更好地理解数据，并且方便对新数据进行分类。

CART算法流程

CART（Classification And Regression Tree）算法既可用于分类问题，也可用于回归问题，基于树状和切分入手，将数据递归地分为两部分来构建一个二分递归树模型。CART算法步骤如下： 1. 确定最佳分割变量：从所有的自变量中，遍历选取一个自变量，对其进行所有可能的分裂点的尝试，以Gini系数为例，寻找最小的加权不纯度。当然，不止Gini系数可以作为分割的标准，还有信息增益与信息增益率、处理连续型变量的一些特殊方法（如C4.5算法）等。 2. 进行分割：拿到最优的分割变量和对应的分割点后，依据分割点把数据划分为两面（左右子树）。对于离散变量，划分标准是取值是否等于该类别，在左子树为真，右子树为假。而对于连续变量，则根据连续值和分割点的关系，以大于或等于该值为真，小于为假。 3. 递归直到满足停止条件：递归二叉分割，将数据分割成两部分，重复进行直到最后的叶节点，这是一个递归过程，一直分割数据集，构建二叉树。决策树分割停止时需要满足一定的条件，如限定递归深度或树的叶节点个数，并且这个停止条件是在不断验证算法是否过拟合的基础上得出的。

CART算法的优缺点

在决策树算法中，CART算法以优越的效率和准确度获得了广泛的应用。不过，它也存在一些缺陷： 1. CART算法容易过拟合，特别是在数据量不足或者数据噪声较大的情况下。 2. CART算法采用的是“贪心算法”，可能会落入局部最优，而无法得到最优的决策树。 3. CART算法对于连续变量的处理存在一定的问题，某些情况下容易失去变量的关联性。 ，CART算法的核心在于分割数据并递归生成分支，逐层生成分支直至满足生成决策树的截止条件。但CART算法需要解决的问题也是很多的，比如决策树易于过拟合、对连续型变量的处理不够充分、容易陷入局部最优等，这些问题在实际应用中需要我们针对性地进行解决和改进。