【西瓜书笔记】补充3：树模型补充.md

CART：Classification and Regression Tree. 基础更多集中在CART树模型中。
树模型的基本思路就是对训练集进行划分，使得划分后的集合的纯度变得“更纯”。因此问题的要点在于：
如何定义集合的纯度。（划分前和划分后）如何对集合进行划分。（选择哪个特征和阈值）如何确定叶子节点的值。（决定了预测结果）
CART模型
纯度
CART模型既能解决分类，也能解决回归问题。在面对分类问题的时候，使用熵和GINI指数。在面对回归问题时，使用方差。
GINI指数的公式

Gini

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