决策树CART算法python

决策树的CART算法是一种常用的二分类方法，它基于基尼指数来选择最优特征，并生成二叉树结构的决策树。使用CART算法生成的决策树可以处理离散和连续数据，并且适用于分类树和回归树。在CART算法中，通过计算基尼系数来评估特征的重要性。基尼系数表示了数据集中某一特征的不确定性，基尼系数越大，则该特征越不确定，也就是说该特征对于分类的贡献越大。CART算法通过选择基尼系数最小的特征来进行划分，以此来构建决策树。CART算法生成的决策树是一个二叉树模型，相比于多叉树模型，二叉树在运算效率上更高。在Python中，可以使用相应的代码实现CART决策树算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CART决策树算法Python实现 （人工智能导论作业）](https://blog.csdn.net/m0_63323795/article/details/127835294)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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