cart决策树算法例题 工业上有哪些实用的决策树模型？
工业上有哪些实用的决策树模型？
树模型（又称决策树或者树结构模型）：基本思想和方差分析中的变异分解极为相似。
目的（基本原则）：将总研究样本通过某些牲（自变量取值）分成数个相对同质的子样本。每一子样本因变量的取值高度一致，相应的变异/杂质尽量落在不同子样本间。所有树模型的算法都遵循这一基本原则。
不同树模型差异：差异在于对变异/杂质的定义不同。比如P值、方差、熵、Gini指数（基尼指数）、Deviance等作为测量指标。
树模型分类：根据预测的因变量类型，树结构模型可以分为分类树、回归树两大类。
常用算法：
CHAID（卡方自交互侦测决策树）—Chi-squared Automatic Interaction Detector
CRT（分类回归树）—Classification Regression Tree；
C5.0以信息熵的下降速度作为确定最佳分支变量和分割阀值的依据。面对数据遗漏和输入字段很多的问题时非常稳健。
QUEST：Quick、Unbiased、Efficient Statistical Tree的缩写。
决策树需要计算结点的纯度来选择最具显著性的切分（split）。通常，CART以Gini，C5以信息增益（熵），CHAID以卡方。虽然存在这样的差别，但他们树形状的不同更为重要一些。
C5起源于计算科学领域，讲究小样本上的重复测试比较（cross validation），进一步地，C5会进行规则（Rule Set）的概化以自动产生更为简洁的规则表达形式。牺牲一些精度来换取更好记的规则，对于业务人员来说无疑是值得的。
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