algorithm - 如何在 CART 决策树算法中拆分连续属性？

Question

我不了解如何在 CART（分类和回归树）算法中拆分连续属性，因为我们知道 CART 可以拆分分类属性和连续属性。

我读过很多论文，它说要分割的值是序列中的中间值。我不明白。你能给我解释一下这是什么意思，给我一些例子吗？

谢谢

Answer 1

一般过程是扫描任何给定预测器上的候选分割值，测量每个分割的质量并选择最佳分割值。出于效率考虑，扫描可能不会尝试所有可能的拆分，而是尝试每个百分位数或其他一些减少的选择集。任何拆分的质量都可以通过多种方式来衡量，例如信息增益、二分等。

如果您专门讨论最初由 Breiman、Friedman、Stone Olshen 描述的 CART 算法，请查看他们的书“分类和回归树”（1984 年）。