CART分类回归树数据挖掘讲义

C++写的CART 分类和回归树实现，结构清晰、代码不啰嗦，挺适合拿来学习算法或者搞个项目原型的。 源码目录规整，数据格式要求也不复杂。训练数据和测试数据都用一种类似label feature:value的方式，特征值如果是 0 就干脆不写，省空间也快不少。嗯，挺合理。 标签从 1 开始编号，比如 4 类问题，就用 1、2、3、4。特征 ID 也得升序排，像1:0.3 3:0.5 7:0.1这样，不然读取会出问题。适合你自己生成数据喂模型，也方便测试。 回归和分类都能搞定，写法偏底层，适合熟悉算法逻辑。你想看 C++里怎么实现二叉树分裂、Gini 系数这些，那这套代码还挺不错的。 还有几个相

回归树的生成讲的是怎么一步步长出那棵“聪明”的树。节点分裂挺关键，选错了方向，模型就学偏了。这里还提到了剪枝，嗯，就是砍掉一些“没啥用”的分支，让树别长得太复杂。要是你在做回归、接触CART模型，那这篇算是个不错的补充。里面的资源也比较实用，像C++实现、MATLAB 噪声工具、还有剪枝策略的，能帮你快速理解每一步的来龙去脉。

WEKA数据挖掘：分类与回归详解 在WEKA平台中，分类和回归功能都被整合在“Classify”选项卡下。 核心概念： Class属性： 作为预测目标的属性，其类型决定了任务是分类还是回归。 若Class属性为分类型，则任务为分类。 若Class属性为数值型，则任务为回归。 训练集： 包含已知输入输出数据的数据集，用于模型训练。 操作流程： 数据预处理： 对原始数据进行清洗、转换等操作，以适应算法需求。 模型建立： 选择合适的分类或回归算法，并使用训练集进行模型训练。 模型评估： 通常采用10折交叉验证等方法评估模型性能。 模型应用： 使用训练好的模型对新的、未知输出的数据集进行

分类算法的决策逻辑讲得挺清楚的，适合刚上手挖掘任务的前端伙伴们了解一下基础套路。文章从决策树的结构讲到模型训练、评估，再结合实际业务，比如怎么给自行车厂商精准投放广告，案例也比较接地气。你要是之前对什么是决策树、什么是训练集这些概念还迷糊，看这篇就对了。

分类与回归树CART算法是数据挖掘技术中重要的算法。依据CART算法理论，采用类型变量求解决策树，并引入优化的分裂函数。然后，利用基于类型变量的论域划分创建二叉树，抽取和筛选预测准则，从而为职能部门决策提供科学而可靠的依据。最后，以贵州师范大学教学与管理中的数据，给出算法的应用实例。

数据挖掘十大经典算法之CART 第十章 CART 本章深入探讨数据挖掘十大经典算法之一：CART。内容基于 The Top 10 Algorithms in Data Mining 教材第十章，以23页的篇幅对CART进行详细阐述，涵盖16个小节，并采用英文讲解。

数据挖掘课的第一章讲义，陈封能他们写的教材内容，讲得还蛮系统的。逻辑比较清晰，基础概念也都带到了，比如数据预、数据模式这些，配合课上内容看，挺顺的。尤其是刚开始接触数据挖掘的你，用来打基础合适。 教材用的是人民邮电出版社的版本，纸质版也比较常见。哦对了，翻译的范明和范宏建也都是老牌搞数据的，术语翻译得还行，不太拗口。你要是习惯对着讲义敲代码，建议 PDF 先存在本地，方便查。 像分类、聚类、关联规则这些章节后面都会讲到，第一章主要是打个底，整体风格偏教学型，不会让人一上来就懵。PDF 页数有点多（463 页），但别慌，翻一翻其实不少是图示和案例，阅读起来压力不大。 还有，文末附的两个链接也别错

利用 C++ 实现决策树，可导入文本数据源，动态进行决策分析。

数据挖掘工具根据其功能和应用场景，可分为两大类： 专用挖掘工具: 这类工具专注于特定领域的数据挖掘任务，例如文本挖掘、图像识别等。它们针对特定数据类型和分析目标进行优化，提供专门的功能和算法。 通用挖掘工具: 这类工具提供更广泛的数据挖掘功能，适用于各种数据类型和分析任务。它们通常包含多种算法和技术，例如分类、聚类、关联规则挖掘等，用户可以根据需求选择合适的工具和方法。