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2025-01-17 发布于河南
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《CART培训》PPT课件;;决策树与CART简介;;;;数据预处理与特征选择;;特征构造;;CART模型构建过程剖析;;;;CART算法参数调优实践;决策树最大深度（max_depth）：限制树的最大深度，防止过拟合。建议根据数据规模和特征维度进行设定，通常取值范围在5-30之间。

内部节点再划分所需最小样本数（min_samples_split）：一个节点必须要达到min_samples_split个训练样本，才允许被分裂。建议根据样本量大小调整，小样本可设置为总样本量的1%-5%。

叶子节点最少样本数（min_samples_leaf）：叶子节点上最少需要有多少个样本。同样建议根据样本量调整，保证叶子节点有足够的样本支持。

划分标准（criterion）：CART树既可以做分类树又可以做回归树，分类树使用基尼指数作为划分标准，回归树使用平方误差作为划分标准。;;;CART模型可视化展示技巧;;Python中的绘图库，支持绘制各种静态、动态、交互式的可视化图表，包括CART模型的树状图和热度图等。;;CART模型在业务场景中应用案例分享;;;;总结回顾与拓展延伸;;;;THANKS