生成CART决策树例子
时间: 2023-11-08 12:57:46 浏览: 47
这里提供一个简单的示例,使用CART决策树算法来预测一个人是否会购买一部电视。
假设我们有以下数据集:
| Purchased | Age | Income | Gender |
|-----------|-----|--------|--------|
| No | 25 | Low | Male |
| No | 35 | High | Female |
| Yes | 45 | High | Male |
| Yes | 20 | Low | Female |
| Yes | 30 | Low | Male |
| No | 40 | High | Female |
| Yes | 55 | Low | Male |
| No | 50 | High | Female |
| Yes | 60 | Low | Male |
我们的目标是根据年龄、收入和性别预测是否会购买电视。
首先,我们需要选择一个适当的分裂准则。在这个例子中,我们将使用Gini指数。
然后,我们可以开始构建决策树。我们首先选择一个根节点,然后根据每个变量的Gini指数选择最佳分裂点。我们可以按照以下步骤进行:
1. 选择根节点,计算整个数据集的Gini指数。
2. 对于每个变量,计算每个可能的分裂点的Gini指数。选择最佳的分裂点。
3. 重复步骤2,直到满足停止条件(例如,树的深度达到了预定的最大深度)。
下面是一个可能的决策树示例:
```
Age <= 35
| Income = Low: Yes
| Income = High
| | Gender = Male: Yes
| | Gender = Female: No
Age > 35
| Gender = Male: Yes
| Gender = Female: No
```
这个决策树的意思是:如果一个人的年龄小于等于35岁,并且收入低,那么他们很可能会购买电视。如果一个人的年龄小于等于35岁,并且收入高,那么他们可能会购买电视,但这取决于他们的性别。如果一个人的年龄大于35岁,并且是男性,那么他们很可能会购买电视。如果一个人的年龄大于35岁,并且是女性,那么他们很可能不会购买电视。
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