CART树的剪枝是自上而下的吗
时间: 2023-05-22 12:05:18 浏览: 105
?为什么?
ChitGPT: CART 树的剪枝可以是自上而下的,也可以是自下而上的。自上而下的剪枝一般是基于某个阈值或指标进行剪枝,从而减小过拟合的风险。自下而上的剪枝则是基于树的结构和法则,从下往上逐级剪枝,直到满足某个条件为止。总的来说,剪枝的目的是为了提高模型的泛化能力和预测准确性。
相关问题
cart决策树中切分点
决策树的切分点是根据数据集的特征进行选择的。在 CART(Classification and Regression Trees)算法中,切分点的选择是通过计算基于不纯度的指标来进行的。
对于分类问题,常用的不纯度指标有基尼系数(Gini Index)和熵(Entropy)。基尼系数衡量了一个数据集中样本被错误分类的概率,熵衡量了一个数据集中样本被随机分到不同类别的概率。在 CART 算法中,选择切分点时会计算每个特征的不纯度指标,并选择使得不纯度最小化的切分点作为最佳切分点。
对于回归问题,常用的切分点选择指标是平方误差(Mean Squared Error)或平均绝对误差(Mean Absolute Error)。与分类问题类似,CART 算法会计算每个特征的误差指标,并选择使得误差最小化的切分点作为最佳切分点。
需要注意的是,决策树算法是一种贪婪算法,它采用自上而下的递归方式选择切分点,每次只选择当前最佳的切分点。这种贪婪策略可能导致局部最优解,而非全局最优解。为了解决这个问题,可以采用剪枝等策略进行优化。
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