【十分钟 机器学习 系列课程】讲义(26):CART算法-基尼指数
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发布时间：2024-10-23 22:12
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时间：2024-10-30 19:55
欢迎关注我们的十分钟机器学习系列课程。本节将深入解析CART算法，它在决策树生成中起着关键作用。CART全称为Classification and Regression Tree，利用树状结构解决分类和回归问题。不同于ID3和C4.5的特征选择方法，CART采用基尼指数来确定最优特征。
基尼指数是衡量样本纯度的指标，其计算基于样本中每个类别的概率。在二分类问题中，基尼指数简化为两个子集的基尼指数之和，而在多分类问题中则涉及到子集内各类别的概率。我们以水蜜桃为例，通过计算不同特征（如甜度和硬度）下的基尼指数来确定最佳分类依据。
通过计算甜度特征，我们得到的基尼指数小于硬度特征。因此，选择甜度作为最优特征，可以提高分类的确定性。这就是CART算法的第一步：特征选择。下期我们将继续深入讲解生成决策树和剪枝的步骤。记得关注我们，不要错过每一节内容。祝大家学习顺利，周末愉快！
