数据挖掘cart算法

数据挖掘中的CART（分类与回归树）算法
原理概述
CART（Classification and Regression Trees）算法是一种决策树算法，适用于分类和回归任务。该方法通过递归地将数据集划分为子集来构建一个二叉树结构，其中每个叶节点代表一个类别或数值预测值[^1]。
特征选择标准

分类树：采用基尼指数最小化作为特征选择的标准。基尼指数衡量的是集合的纯度；较低的基尼系数意味着更纯粹的数据分布。
回归树：则利用平方误差最小化的准则挑选最优分割属性及其阈值，从而确保模型能够更好地拟合目标变量的变化趋势[^2]。

构建过程
在生成过程中，无论是处理分类还是连续型的目标变量，都会不断寻找最能区分不同类别的条件来进行分支操作直到满足停止条件为止。具体来说：

对于每一个可能的切分点计算相应的评价指标；
找到使当前节点内样本同质性最高的那个维度以及对应的切割位置；
将原始数据按照选定的方式拆分成两个部分继续上述流程直至无法进一步优化或者达到了预设的最大深度限制。

应用场景实例
由于其直观易懂且解释性强的特点，在实际项目里经常被用来解决诸如信用评分、客户流失预警等问题。例如银行可以通过分析客户的个人信息及历史交易记录等多方面因素建立一棵或多棵CART树帮助评估潜在风险并据此调整信贷政策。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的分类树对象
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini')

# 训练模型 (假设X_train为训练集输入,y_train为目标标签)
clf.fit(X_train, y_train)

plt.figure(figsize=(10,8))
plot_tree(clf,filled=True)
plt.show()