Python实现的CART决策树与随机森林算法
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个CART分类决策树来提高分类准确性和稳定性。以下是实现步骤：
1. 数据处理与预处理
- 首先，加载和清理数据，确保数据适合决策树的输入要求。
- 将数据集划分为训练集和测试集。
2. 构建CART决策树
- CART决策树是基于二叉树结构的分类方法。我们通过最大化基尼系数降低数据集的不纯度来构建树。
- 对于每个节点，通过递归分割数据直到满足终止条件，形成决策树。
3. 实现随机森林
- 随机森林通过在训练过程中创建多个CART决策树，每棵树都在不同的数据子集上训练。
- 通过Bagging方法对数据进行随机抽样，训练每棵树，从而减小模型的方差。
4. 模型评估与优化
- 使用交叉验证评估模型，计算准确率、召回率等指标。
- 通过调整树的数量和深度优化随机森林的表现。
5. 应用与案例
- 使用构建的随机森林模型对新数据进行分类预测。
- 可以应用于金融风控、图像识别等领域，以实现多样化分类需求。
随机森林结合了多棵决策树的结果，使得预测更为稳定、准确，广泛应用于各种分类任务。
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