32005年机器学习评估2 源码

分类和回归(CART)决策树算法的实现 该存储库展示了IRIS数据集上CART决策树算法的实现。 CART使用在每个节点处产生最大信息增益的属性和阈值构造二叉树。 贪婪算法会识别属性(例如“ petal_length”)上的分割,该分割对于给定的杂质标准(例如,熵或基尼)会导致最大的信息增益(IG)。 确定拆分后,树将递归添加子节点,直到无法获得更多信息。 在实现中包括修剪树的方法,以限制决策树的复杂性并减少过度拟合。 还包括一种打印方法,以帮助查看输出预测。