最近小弟要學關於Cart的演算法，可是找不到相關的的書或範例 Google也找沒有教學的範例。 所以想請教高手    example 請教圖中的 結點 文字 學年，學院，年齡...等 是以什麼資料得到的呢 1,樹根分割法則 從樹根處選擇一個具有最小不純度的屬性(註),並依此屬性所以可能的值產生不同分枝,每 一分枝含有所有該屬性之值同此分枝之值的資料 2.分枝判別法則 判斷每一分枝:如果分枝中佔有最大比例的決策值,其比例大於一預設之最大決策比例限制, 則稱此分枝為近似同質分枝. 3.終止法則 如果所有分枝均為, 或 (1) 近似同質分枝,或 (2) 分枝所處層數大於一預設之最大分枝層限制,或 (3) 分枝所含資料數目小於一預設之最小分枝資料數目限制 則以目前各分枝中佔有最大比例的決策值做為此分枝之決策值,輸出歸納決策樹並停止;否 則到步驟4 4.分枝分割法則 對每一個非同質分枝,在該分枝下,選擇一個該分枝尚未選擇過,且具有最小不純度的屬性, 同步驟1的方法產生下一層分枝,回到步驟2. 註: 假設一個離散資訊Y={Y1,Y2,Y3,….,Yn} 不純度函數Gini指標函數為 Gini(Y)=1-{P(Y1)^2+ P(Y2)^2+ P(Y3)^2+…P(Yn)^2} Gini函數值越小代表此離散資訊分布情形越純

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