使用CART树进行回归

分类和回归树（CART）是一种非参数方法，用于分类和回归任务。本文专门关注使用 CART 进行回归，以预测连续输出变量。CART 算法通过反复根据输入变量和分裂点将数据集拆分为二叉树。拆分过程继续直到达到终端节点，将数据拆分为子集。特征选择至关重要，使用贪婪算法来找到最佳的输入变量和分裂点。二叉拆分根据所选特征将数据拆分为两个子节点。树构建过程是递归的，停止于达到预定义的标准，如最小样本大小或最大深度。在完全树构建完成后，进行树修剪，以删除不提高预测准确性的分支。CART 的多样性使其能够在多个领域应用，因为它能够处理分类和回归问题。在医疗保健领域，CART 用于预测疾病可能性和术后并发症。在金融领域，CART 用于根据各种金融变量评估客户信用worthiness。