基于CART决策树方法的遥感影像分类
cart基础知识ppt课件
引入一个代价复杂性参数，在生成决策树时同时考虑模型 的复杂度和对训练数据的拟合程度，以达到更好的泛化性 能。
后剪枝
在决策树生成后，自底向上对非叶节点进行考察，若将该 节点对应的子树替换为叶节点能带来决策树泛化性能提升 ，则将该子树替换为叶节点。
基于错误的剪枝
使用独立的验证数据集对决策树进行剪枝，当验证错误率 达到一定阈值时停止剪枝。
可解释性研究
随着深度学习等黑盒模型的普及，如何增强Cart算法的可 解释性，使其更好地应用于实际场景中，将是一个值得关 注的问题。
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CART分类树
基于Gini指数选择最优 特征和切分点，递归生
成二叉树。
CART回归树
基于平方误差最小化原 则选择最优特征和切分 点，递归生成二叉树。
ห้องสมุดไป่ตู้
停止条件
达到最大深度、节点样 本数过少、节点纯度过
高等。
剪枝策略
采用预剪枝或后剪枝策 略，防止过拟合。
剪枝算法优化策略
预剪枝
在决策树生成过程中，提前停止树的生长，避免过度拟合 训练数据。
05
CART在实际问题中应用案例
信贷审批风险评估问题解决方案
数据收集与处理
收集客户基本信息、财务状况、信用记录等 数据，进行数据清洗和预处理。
特征选择与构建
通过统计分析、机器学习等方法筛选关键特 征，构建风险评估模型。
CART模型训练与调优
利用CART算法训练分类模型，通过调整参 数优化模型性能。
现状
目前，CART算法已经被广泛应用于各个领域，包括金融、医疗、教育等；同时 ，许多机器学习库和工具也都提供了CART算法的实现，方便用户进行使用。
cart回归树算法构造决策树的基本流程
cart回归树算法构造决策树的基本流程下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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经典算法CART
经典算法CARTCART（Classification And Regression Trees）是一种经典的算法，用于建立分类和回归树模型。
它是由Leo Breiman在1984年首次提出的，目前被广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。
CART算法基于决策树的思想，可以将输入数据集分割成多个小的子集，每个子集代表一个决策树节点。
通过对特征的选择和分割，可以使得每个子集的纯度更高，即同一类别的样本更多。
最终，CART算法会生成一棵满足纯度要求的决策树模型。
CART算法的主要步骤如下：1. 特征选择：CART算法使用其中一种准则来选择最佳的特征。
常用的准则包括基尼指数（Gini index）和信息增益（information gain）。
基尼指数衡量了数据集的不纯度，而信息增益衡量了特征对数据集纯度的贡献程度。
选择具有最大基尼指数或信息增益的特征作为当前节点的划分特征。
2.划分数据集：根据划分特征的取值将数据集分成多个子集。
对于离散特征，每个取值对应一个子集；对于连续特征，可以选择一个划分点将数据集分成两个子集。
3.递归建立子树：对每个子集，重复步骤1和步骤2，递归地建立子树。
直到达到停止条件，例如达到最大深度或纯度要求。
4.剪枝处理：为了避免过拟合，CART算法会对生成的决策树进行剪枝处理。
根据其中一种评估准则，剪去部分子树或合并子树。
CART算法具有一些优点，使得它成为一种经典的算法。
首先，CART算法可以处理离散特征和连续特征，非常灵活。
其次，CART算法生成的决策树易于理解和解释，可以用于预测和决策解释。
此外，CART算法还能处理多分类和回归问题。
然而，CART算法也存在一些限制。
首先，CART算法只能生成二叉树，即每个节点只有两个分支。
这可能会导致决策树过于复杂，需要更多的分支来表示复杂的决策边界。
其次，CART算法在处理高维数据和数据不平衡的情况下可能会遇到困难，需要进行特殊处理。
总结起来，CART算法是一种经典的算法，用于建立分类和回归树模型。
解析CART决策树模型及其解释性
解析CART决策树模型及其解释性决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。
其中，CART （Classification and Regression Trees）决策树模型是一种特殊的决策树模型，具有较高的解释性和预测能力。
本文将对CART决策树模型及其解释性进行深入探讨。
一、决策树模型的基本原理决策树模型基于一系列决策规则进行分类或回归预测。
其基本原理是通过对数据集进行递归划分，构建一棵二叉树，其中每个非叶子节点代表一个决策规则，每个叶子节点代表一个类别或数值输出。
CART决策树模型的构建过程主要包括以下几个步骤：1. 特征选择：选择一个最佳的特征作为当前节点的划分标准，常用的特征选择方法有信息增益、信息增益比、基尼指数等。
2. 划分数据集：根据选定的特征和划分标准，将数据集划分为多个子集，每个子集对应一个分支。
3. 递归构建子树：对每个子集递归地重复步骤1和步骤2，直到满足停止条件，例如达到预定的树深度或子集中的样本数小于某个阈值。
4. 剪枝处理：对已构建的决策树进行剪枝处理，以防止过拟合。
二、CART决策树模型的解释性CART决策树模型具有较高的解释性，主要体现在以下几个方面：1. 易于理解和解释：CART决策树模型构建的决策树形式直观，每个节点代表一个决策规则，每个分支代表一个特征取值，可以清晰地展示特征与目标变量之间的关系。
通过观察决策树的结构，可以直接理解模型的判断过程和预测结果，便于解释模型的决策依据。
2. 可视化展示：CART决策树模型可以通过可视化工具将决策树以图形的形式展示出来，更加直观地呈现模型的结构和规则。
通过对决策树的观察，可以快速了解模型的特征重要性和决策路径，有助于深入理解模型的运作机制。
3. 特征重要性评估：CART决策树模型可以通过统计特征在决策树中的使用频率或平均信息增益等指标，评估特征的重要性。
这些指标可以帮助我们识别出对目标变量具有较大影响力的特征，从而进行特征选择和特征工程，提高模型的预测性能。
决策树系列（五）——CART
决策树系列（五）——CARTCART，⼜名分类回归树，是在ID3的基础上进⾏优化的决策树，学习CART记住以下⼏个关键点：（1）CART既能是分类树，⼜能是分类树；（2）当CART是分类树时，采⽤GINI值作为节点分裂的依据；当CART是回归树时，采⽤样本的最⼩⽅差作为节点分裂的依据；（3）CART是⼀棵⼆叉树。
接下来将以⼀个实际的例⼦对CART进⾏介绍： 表1 原始数据表看电视时间婚姻情况职业年龄3未婚学⽣124未婚学⽣182已婚⽼师265已婚上班族472.5已婚上班族363.5未婚⽼师294已婚学⽣21从以下的思路理解CART：分类树？回归树？分类树的作⽤是通过⼀个对象的特征来预测该对象所属的类别，⽽回归树的⽬的是根据⼀个对象的信息预测该对象的属性，并以数值表⽰。
CART既能是分类树，⼜能是决策树，如上表所⽰，如果我们想预测⼀个⼈是否已婚，那么构建的CART将是分类树；如果想预测⼀个⼈的年龄，那么构建的将是回归树。
分类树和回归树是怎么做决策的？假设我们构建了两棵决策树分别预测⽤户是否已婚和实际的年龄，如图1和图2所⽰： 图1 预测婚姻情况决策树图2 预测年龄的决策树图1表⽰⼀棵分类树，其叶⼦节点的输出结果为⼀个实际的类别，在这个例⼦⾥是婚姻的情况（已婚或者未婚），选择叶⼦节点中数量占⽐最⼤的类别作为输出的类别；图2是⼀棵回归树，预测⽤户的实际年龄，是⼀个具体的输出值。
怎样得到这个输出值？⼀般情况下选择使⽤中值、平均值或者众数进⾏表⽰，图2使⽤节点年龄数据的平均值作为输出值。
CART如何选择分裂的属性？分裂的⽬的是为了能够让数据变纯，使决策树输出的结果更接近真实值。
那么CART是如何评价节点的纯度呢？如果是分类树，CART采⽤GINI值衡量节点纯度；如果是回归树，采⽤样本⽅差衡量节点纯度。
节点越不纯，节点分类或者预测的效果就越差。
GINI值的计算公式：节点越不纯，GINI值越⼤。
以⼆分类为例，如果节点的所有数据只有⼀个类别，则，如果两类数量相同，则。
28.ENVI 决策树分类
决策树分类1.1.专题概述本专题旨在向用户介绍ENVI决策树分类器（Decision Tree classifier）的功能。
我们将使用Landsat 5 TM影像以及从USGS DEM中提取的一个DEM数据，该DEM为美国科罗拉多州（Colorado）Boulder地区的数字高程模型。
运行决策树分类器，探究决策树的各种不同显示选项、删除决策树、修改使用决策树分类后影像的类别属性，以及进行其它多种操作。
♦本专题中使用的文件光盘：《ENVI遥感影像处理专题与实践》附带光盘#1路径：envidata/decision1.2.决策树简介♦决策树的定义单个决策树是一个典型的多级分类器，可以运用到单独一幅影像上，或者多幅叠置影像上。
它由一系列的二叉决策树构成，这些决策树将用来确定每一个像素的所属正确类型。
决策树能够基于数据集中任何可用的属性特征进行搭建。
例如，有一幅高程影像，以及两幅不同时间采集的多光谱影像，那么这些影像中的任意一幅都能够对同一个决策树贡献决策。
决策树中没有单个的决策能够将影像完全分割为不同的类别。
事实上，每一个决策只是把数据分割为两个可能的类别或者两个类别的集合。
♦ENVI中的决策树工具ENVI中的决策树工具被设计用来执行决策规则，例如从许多优秀的统计软件中获取所需的规则，这些软件都提供了强大、灵活的决策树生成器。
在遥感影像处理领域中，常用的两个算法为Salford Systems所设计的CART以及Insightful所设计的S-PLUS。
ENVI的交互式决策树分析工具所用到的决策规则就是从上述软件中获得，决策规则中所包含的逻辑关系就能够被用来创建一个决策树分类器。
♦决策树的输入在ENVI中，一幅影像，或者同一地区的影像集都能输入到决策树分类器中。
如果影像带有地理坐标，那么即使这些影像所采用的地图投影方式和像素大小不同，ENVI也会在处理过程中，把它们自动叠置在一起。
在ENVI中，决策树能够应用到多个数据集上。
大数据经典算法CART_讲解资料
大数据经典算法CART_讲解资料CART算法，即分类与回归树（Classification and Regression Tree）算法，是一种经典的应用于大数据分析的算法。
它将数据集按照特征属性进行划分，然后根据各个特征属性的分割点将数据集划分为多个子集，进而得到一个树形的划分结构。
通过分析划分特征和划分点的选择，CART算法能够高效地解决分类和回归问题。
对于分类问题，CART算法通过衡量不纯度（impurity）来选择划分特征和划分点。
常用的不纯度指标包括基尼指数（Gini index）和信息增益（information gain）。
基尼指数衡量了随机从一个样本集合中抽取两个样本，其中属于不同类别的概率；信息增益则使用熵（entropy）作为不纯度的度量标准。
CART算法会选择使得划分后的子集的纯度提升最大的特征属性和相应的划分点进行划分。
对于回归问题，CART算法通过最小化划分后的子集的方差来选择划分特征和划分点。
在每个内部节点上，CART算法选择使得划分后的子集的方差最小化的特征属性和相应的划分点进行划分。
CART算法的优点在于它能够处理高维数据和有缺失值的数据，具有较强的鲁棒性。
此外，CART算法构建的决策树具有可解释性，能够提供对数据的直观理解。
同时，CART算法还能处理不平衡类别数据和多类别问题。
然而，CART算法也存在一些不足之处。
首先，CART算法是一种局部最优算法，可能会陷入局部最优解而无法达到全局最优解。
其次，CART 算法不适用于处理连续型特征属性，需要对连续特征进行离散化处理。
此外，由于CART算法是自顶向下的贪心算法，因此容易过拟合，需要采用一些剪枝策略进行模型的修剪。
在实际应用中，为了提高CART算法的性能，可以使用集成学习方法如随机森林、梯度提升树等。
这些方法通过构建多个CART模型，并通过集成的方式来提高预测准确率和鲁棒性。
总结起来，CART算法是一种经典的大数据分析算法，适用于解决分类和回归问题。
2024年度《cart基础知识》ppt课件
通过分析模型中各个变量的贡献度， 判断哪些变量对模型的预测性能影响 较大，为后续模型优化提供依据。
2024/3/23
13
提高模型性能策略分享
特征工程
通过对原始特征进行变换 、组合、筛选等操作，提 取出更有代表性的特征， 提高模型的预测性能。
模型集成
将多个单一模型进行集成 ，利用各个模型的优势， 提高整体模型的预测性能 。常见的集成方法包括 Bagging、Boosting等。
剪枝
为了防止决策树过拟合，需要对决策树进行剪枝操作，即 删除一些不必要的分支和节点，使得决策树更加简洁和泛 化能力更强。
2024/3/23
特征选择
在构建决策树时，需要选择合适的特征进行分裂，特征选 择的目标是找到能够最大化分类能力或减少误差的特征。
交叉验证
一种评估模型性能的方法，将数据集分为训练集和测试集 ，多次重复该过程并取平均值来评估模型性能的稳定性和 可靠性。
适用于高维数据
CART算法能够处理高维数据，并自动选择重要的变量 进行建模。
具有一定的鲁棒性
CART算法对异常值和噪声数据具有一定的鲁棒性，能 够减少它们对模型的影响。
5
相关术语解析
决策树
一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征属性上的 判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点 表示一个类别或数值预测结果。
26
THANKS
感谢观看
2024/3/23
27
模型构建
使用CART算法构建分类模型， 通过训练集学习分类规则。
2024/3/23
特征工程
提取交易金额、交易时间、交 易地点等关键特征，并进行归 一化和编码处理。
模型评估
采用准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，并使用交
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基于CART决策树方法的遥感影像分类
作者：齐乐， 岳彩荣， QI Le， YUE Cai-rong
作者单位：西南林业大学资源学院,云南昆明,650224
刊名：
林业调查规划
英文刊名：FOREST INVENTORY AND PLANNING
年，卷(期)：2011,36(2)
1.颜丹丹CART算法在电信业潜在客户识别中的应用研究 2007
2.张晓娟;杨英健;盖利亚基于CART决策树与最大似然法的植被分类方法研究 2000(02)
3.陈鑫基于决策树技术的遥感影像分类研究 2006
4.许漫坤基于特征的纹理特征提取、分类与检索方法研究 2003
5.谭莹翁源县基于纹理信息及CART决策树技术的遥感影像分类研究 2008
6.王占昌利用决策树对卫星遥感数据进行分类 2005(05)
7.陈云;戴锦芳;李俊杰基于影像多种特征的CART决策树分类方法及应用 2008(02)
本文链接：/Periodical_lydcgh201102016.aspx。