CART决策树在处理多维度输入和单维度输出时,根节点怎么确定呢?
时间: 2024-05-26 09:15:39 浏览: 13
CART决策树的根节点是通过计算所有样本在每个维度上取值的中位数,然后选取其中一个维度上的中位数作为分裂点来确定的。这个分裂点将数据集分为两个子集,一个子集中的样本在该维度上的取值小于等于分裂点,另一个子集中的样本在该维度上的取值大于分裂点。这样就得到了一个二叉树,根节点的分裂点是整个数据集在选定维度上的中位数。如果数据集有多个特征,则对每个特征都计算中位数并选取其中一个特征的中位数作为分裂点,这个过程会通过计算某种准则(如基尼指数或信息增益)来确定哪个特征应该被选择作为分裂点的依据。
相关问题
CART决策树在处理多维度输入和单维度输出时,根节点是以某维度的输入作为根节点吗?
CART决策树在处理多维度输入和单维度输出时,根节点是根据某个特征的取值作为根节点。具体来说,CART决策树会对每个特征进行评估,选取最佳特征来作为根节点,并将该特征的取值分别作为该节点的不同分支。在接下来的节点中,CART决策树会继续选择最佳特征进行分裂,直到达到预设的停止条件。最终,根据决策树的结构,对新样本进行分类时,会根据样本在决策树上的路径,找到对应的叶子节点,并将该节点的输出作为预测结果。
CART决策树在处理多维度输入和单维度输出时,根节点是以某个维度的输出作为根节点吗?
不一定。CART决策树的构建过程是通过选择最优的切分属性和切分点来不断地将数据集划分成更小的子集,直到满足预定的停止条件为止。在处理多维度输入和单维度输出的情况下,CART决策树在每个节点上会选择一个最优的切分属性和切分点,使得切分后子集的单维度输出(即预测目标)的方差尽可能小。因此,根节点的选择不一定是以某个维度的输出作为根节点,而是以最优的切分属性和切分点来作为根节点。
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