数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
CART：Classification And Regression Tree，中文叫分类回归树，即可以做分类也可以做回归。
什么是分类树、回归树？数字化转型网www.szhzxw.cn
分类树：处理离散数据，也就是数据种类有限的数据，输出的是样本的类别 。
回归树：可以对连续型的数值进行预测，输出的是一个数值，数值在某个区间内都有取值的可能。
回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。
一、原理
CART分类树
与C5算法类似，只是属性选择的指标是基尼系数。数字化转型网www.szhzxw.cn
基尼系数反应了样本的不确定度，基尼系数越小，说明样本之间的差异性小，不确定程度低。
分类是一个不确定度降低的过程，CART在构造分类树的时候会选择基尼系数最小的属性作为属性的划分。
CART 回归树
采用均方误差或绝对值误差为标准，选取均方误差或绝对值误差最小的特征。
二、比喻说明
分类：预测明天是阴、晴还是雨；
回归：预测明天的气温是多少度。
声明：本文来自网络，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表数字化转型网立场，转载目的在于传递更多信息。如有侵权，请联系我们。数字化转型网www.szhzxw.cn
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数字化转型网数据专题包含： 数字化转型网（www.szhzxw.cn）
1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
本文由数字化转型网（www.szhzxw.cn）转载而成，来源于 Python大数据分析；编辑/翻译：数字化转型网Jack。
