CART决策树伪代码实现

CART决策树伪代码的实现是将原始数据集分割成较小的数据子集，并在每个数据子集上根据最优特征划分来递归构建决策树。具体的伪代码如下： 步骤1：如果所有实例属于同一类别C，则将叶子结点标记为类别C并结束。 步骤2：如果属性集为空，则将叶子结点标记为数据集中最多的类并结束。 步骤3：从属性集中选择最优划分属性： a)计算每个属性的信息增益； b)选择信息增益最大的属性。 步骤4：根据选定的属性的属性值将训练集划分为若干子集。 步骤5：对每个子集递归地调用步骤1～步骤4，直到满足停止条件为止。

相关问题

决策树CART算法伪代码

决策树CART算法的伪代码如下所示：

输入：训练数据集D，特征集A，停止条件

输出：决策树T

函数 CART(D, A)

1. 创建节点node
2. 如果D中样本属于同一类别C，则将node标记为C，返回node
3. 如果A为空集或D中样本在A上取值相同，则将node标记为D中样本数最多的类别C，返回node
4. 在A中选择最优划分特征a，将node标记为a
5. 对于a的每一个可能值v，根据D中样本在a上的取值将D分割为子集Dv
6. 对于每个子集Dv，递归调用CART(Dv, A\{a})，获得子树Tv，并将Tv作为node的子节点
7. 返回node

主函数：

1. 创建根节点root
2. 调用CART(D, A)，得到决策树T
3. 返回T

注意：在步骤4中，选择最优划分特征a的方法可以使用Gini指数或信息增益等评价指标来衡量。