1.CART分类树的特征选择
分类问题中,假设有K个类,样本点属于第k类的概率为
,则概率分布的基尼指数定义为:
如果，集合D根据特征A是否取某一可能值a被分割成
和
，在特征A的条件下,集合D的基尼指数定义为:
基尼指数代表了模型的不纯度,基尼指数越小,不纯度越小,特征越好.
2.CART分类树的生成算法
输入:训练数据集D,停止计算条件;
输出:CART决策树.
根据训练数据集,从根结点开始,递归的对每个结点进行以下操作,构建二叉树:
(1)计算现有特征对该数据集的基尼指数;
(2)在所有可能的特征A以及它们所有可能的切分点a中,选择基尼指数最小的特征,以及其对应的切分点作为最优特征和最优切分点,依此从现结点生成两个子结点,将数据集集体依特征分配到两个子结点中去;
(3)对两个子结点递归的调用(1)(2)，直至满足停止条件;
(4)生成CART决策树
3.CART回归树的建立
在CART分类树中,用基尼指数来选择最优特征和最优切分点,而在回归树当中用的是均方差.选择最优切分变量j与切分点s的方式是,求解:
其中
是
的样本输出均值，
是
的样本输出均值。CART分类树采用叶子节点里概率最大的类别作为当前节点的预测类别。而回归树输出不是类别，它采用的是用最终叶子的均值或者中位数来预测输出结果。
4.CART剪枝思想
由于决策树算法容易过拟合，导致泛化能力较差，为了解决此问题，便引入了决策树剪枝，即类似于线性回归的正则化，来增强决策树的泛化能力。CART树采用后剪枝，分为两步：一、从生产算法产生的决策树不断剪枝，直到根结点，产生剪枝后的决策树；二、通过交叉验证法在独立的实验数据集上对子树进行测试，选择最优子树。
在剪枝过程中，计算子树的损失函数：
其中，T为任意子树，
是对训练数据的预测误差(如基尼指数)，
为子树的叶结点个数，
为参数，并权衡训练数据的拟合程度与模型的复杂度。
表示参数为
时的整体损失。
偏大时，最优子树偏小，
偏小时，最优子树偏大，
时，整体树是最优的。
剪枝时，从整体树
开始,对
的任意内部结点t,以t为单结点树的损失函数是:
以t为根结点的子树
的损失函数是:
当
及充分小时,有不等式:
可以这么理解,剪枝后的损失函数值比剪枝前的损失函数值要小.
当增大时,在某一有:
当再增大时,不等式反向.那么,只要
,
与t有相同的损失函数值,而t的结点减少,因此t比
更可取,对进行剪枝.
为此,对中每一个内部结点t,计算
它表示剪枝后整体损失函数减少的程度,在中减去
最小的
,得到的子树作为
,同时将最小的设为
.为区间
的最优子树.如此剪枝下去,直到得到根结点.在这一过程中,不断的增加的值,产生新的区间.
最后,利用独立的验证数据集,测试子树序列中各棵子树的平均方误差或者基尼指数,值最小的决策树被认为是最优的决策树.在子树序列中,每棵子树都对应一个参数.所以,当最优子树确定时,对应的也就确定下来了,即得到最优决策树.
5.CART剪枝算法
输入:CART算法生成的决策树;
输出:最优决策树
.
(1)设k=0，
(2)设
(3)自下而上地对各内部结点t计算
,
以及
这里,表示以t为根结点的子树,是对训练数据的预测误差,是的叶结点个数
(4)对
的内部结点t进行剪枝,并对叶结点t以多数表决法决定其类,得到树
(5)设
(6)如果
不是由根结点及两个叶结点构成的树,返回到(3);否则
(7)采用交叉验证法在子树序列
中选择最优子树
6.CART树的缺点
(1)无论是ID3,C4.5还是CART树,都是从根结点开始选择一个特征进行切分,在实际中特征可能由一组特征来决定,如OC1算法就可以解决此问题;
(2)样本发生一点点变动,树的结构就会有很大改变,为了解决这个,引入了集成学习里的随机森林算法.