决策树模型CART调参

决策树模型CART (Classification and Regression Trees) 是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。CART 调参主要包括以下几个关键参数：

1. **最大深度（Max Depth）**：限制树的最大层数，过深可能导致过拟合，而太浅则可能欠拟合。通常通过交叉验证来确定一个合适的值。

2. **最小叶子节点样本数（Min Samples Split）**：分裂节点所需的最少样本数。如果一个小于这个数值的子集，则不会分裂，防止过度细化。

3. **最小叶子节点权重（Min Samples Leaf）** 或者 **最小信息增益率（Min Information Gain Ratio）**：类似地，限制了每个叶子节点的最小样本量或信息增益。

4. **处理缺失值（Handling Missing Values）**：可以选择忽略、均值/中位数填充等策略。

5. **特征选择（Feature Selection）**：可以考虑使用如 Gini Index 或者 Information Gain 进行特征重要性的排序，影响节点划分。

6. **剪枝（Pruning）**：预剪枝或后剪枝，控制过拟合。预剪枝在构建过程中就停止生长，后剪枝是在训练完成后对树进行修剪。

调整这些参数时，通常需要通过网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Randomized Search）或基于模型的超参数优化工具（如 scikit-learn 的 `GridSearchCV` 或 `RandomizedSearchCV`）来进行。实践中，为了找到最优组合，可能会尝试不同的参数范围，并结合交叉验证评估模型性能。