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今天的文章將要介紹機器學習演算法中的分類與迴歸樹。
介紹
分類與迴歸樹的英文是Classification and regression tree(CART)，CART是在給定輸入隨機變量X條件下輸出隨機變量Y的條件概率分佈的學習方法。CART假設決策樹是二叉樹，內部節點特徵的取值為"是"和"否"，左是取值為"是"的分支，右是取值為"否"的分支。這樣的決策樹等價於遞歸二分每個特徵，將輸入空間即特徵空間劃分為有限個單元，並在這些單元上確定預測的概率分佈，也就是在輸入給定的條件下輸出的條件概率分佈。
圖片來源
https://www.twblogs.net/a/5b84c0662b71775d1cd1b0ac
資料來源
https://baike.baidu.hk/item/%E5%88%86%E9%A1%9E%E8%88%87%E8%BF%B4%E6%AD%B8%E6%A8%B9/20868547
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