Регрессия с деревьями CART

Деревья классификации и регрессии (CART) — это непараметрический метод, используемый как для задач классификации, так и для задач регрессии. Этот текст специально посвящен использованию CART для регрессии, с целью предсказания непрерывных выходных переменных. Алгоритм CART строит бинарные деревья, многократно разделяя набор данных на основе входных переменных и точек разбиения. Процесс разбиения продолжается до тех пор, пока не будет достигнут терминальный узел, разделяющий данные на подмножества. Выбор признаков имеет решающее значение; используется жадный алгоритм для поиска наилучшей входной переменной и точки разбиения. Бинарное разбиение делит данные на два дочерних узла на основе выбранного признака. Процесс построения дерева является рекурсивным и останавливается, когда выполняется заранее определённый критерий, например, минимальный размер выборки или максимальная глубина. После построения полного дерева выполняется обрезка дерева для удаления ветвей, которые не улучшают точность предсказания. Универсальность CART позволяет применять его в различных областях благодаря его способности обрабатывать как задачи классификации, так и регрессии. В здравоохранении CART используется для прогнозирования вероятности заболевания и послеоперационных осложнений. В финансах CART используется для оценки кредитоспособности клиентов на основе различных финансовых переменных.