cart算法生成决策树的过程中寻找的是最优特征还是最优特征切分点

CART算法生成决策树的过程中，寻找的是最优特征切分点。具体来说，CART算法通过计算每个特征在当前节点的基尼指数或信息增益等指标，选择最优的特征作为切分特征。然后，针对该特征的每个取值，计算切分点，并选择最优的切分点作为当前节点的分裂点，将数据集划分为两个子节点。这个过程会递归进行，直到满足某个终止条件，如达到指定的树深度或节点包含的样本数小于某个阈值。

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。

决策树中CART的使用方法

CART（Classification and Regression Tree）是决策树的一种实现方法，它可以用于分类和回归问题。下面是使用CART构建决策树的基本步骤：

1. 选择特征：根据不同的分类或回归问题，选择最具有区分能力的特征作为分裂节点。

2. 计算切分点：对于连续型的特征，CART算法会在所有可行的切分点中选择一个最优的切分点，使得切分后的子集中的样本纯度最高（分类问题）或方差最小（回归问题）。

3. 分裂节点：根据计算得到的最优特征和切分点，将样本集分裂成两个子集。

4. 递归：对每个子集重复进行上述步骤，直到满足停止条件为止。

5. 剪枝：为了防止过拟合，CART算法会在生成完整的决策树之后，对树进行剪枝操作，去除一些无用或冗余的分支节点。

CART算法是一种贪心算法，它每次都选择最优的特征进行分裂，从而构建出一棵最优决策树。但是，由于CART算法只考虑了当前节点的最优分裂，而没有考虑到全局最优分裂，因此可能会出现局部最优而全局不优的情况。