CART [1] stands for Classification

CART [1] stands for Classification and Regression Trees
introduced by Breiman. It is also based on Hunt’s algorithm.
CART handles both categorical and continuous attributes to
build a decision tree. It handles missing values.CART uses Gini Index as an attribute selection measure to
build a decision tree .Unlike ID3 and C4.5 algorithms, CART
produces binary splits. Hence, it produces binary trees. Gini
Index measure does not use probabilistic assumptions like ID3,
C4.5. CART uses cost complexity pruning to remove the
unreliable branches from the decision tree to improve the
accuracy

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รถเข็น [1] หมายถึงถดถอยและประเภทต้นไม้แนะนำ โดย Breiman มันยังขึ้นกับอัลกอริทึมของล่าแอททริบิวต์ที่แน่ชัด และต่อเนื่องจะจัดการกับรถเข็นสร้างต้นไม้ตัดสินใจ จะจัดการกับค่าที่หายไปรถเข็นใช้ดัชนี Gini วัดการเลือกแอททริบิวต์เพื่อสร้างต้นไม้ตัดสินใจต่างจาก ID3 และ C4.5 อัลกอริทึม รถเข็นสร้างแยกไบนารี ดังนั้น มันผลิตต้นไม้ทวิภาค Giniวัดดัชนีใช้สมมติฐาน probabilistic เช่น ID3ตะกร้า C4.5 ใช้ตัดต้นทุนความซับซ้อนเอาการสาขาน่าจากต้นไม้การตัดสินใจเพื่อปรับปรุงการความถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รถเข็น [1] หมายถึงการจำแนกและต้นไม้ถดถอย
นำโดย Breiman มันยังขึ้นอยู่กับขั้นตอนวิธีการล่า.
รถเข็นจัดการทั้งคุณลักษณะเด็ดขาดและอย่างต่อเนื่องเพื่อ
สร้างต้นไม้ตัดสินใจ มันจับหายไป values.CART ใช้ดัชนีจินีเป็นมาตรการเลือกแอตทริบิวต์การ
สร้างต้นไม้ตัดสินใจซึ่งแตกต่างจาก ID3 และอัลกอริทึม C4.5, รถเข็น
ผลิตแยกไบนารี ดังนั้นมันผลิตต้นไม้ไบนารี Gini
ดัชนีชี้วัดไม่ได้ใช้สมมติฐานที่น่าจะเป็นเช่น ID3,
C4.5 รถเข็นที่ใช้ค่าใช้จ่ายในการตัดแต่งกิ่งความซับซ้อนในการลบ
สาขาไม่น่าเชื่อถือจากต้นไม้การตัดสินใจที่จะปรับปรุง
ความถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รถเข็น [ 1 ] หมายถึงการจำแนกและการถดถอยต้นไม้
แนะนำโดย breiman . มันยังตามขั้นตอนวิธีการล่าของ รถเข็นมือจับทั้งอย่างแท้จริงและต่อเนื่อง


สร้างการตัดสินใจของต้นไม้ มันจับไป values.cart ใช้ดัชนี Gini เป็นคุณลักษณะที่เลือกวัด

สร้างโครงสร้างการตัดสินใจ ซึ่งแตกต่างจากโปรแกรม C4.5 ขั้นตอนวิธีและ ID3 , รถเข็น
ผลิตแยกไบนารี ดังนั้นมันสร้างต้นไม้ไบนารี วัดดัชนี Gini
ไม่ได้ใช้สมมติฐานความน่าจะเป็นเช่น ID3 ,
โปรแกรม C4.5 . รถเข็นใช้ความซับซ้อนค่าใช้จ่ายตัดเอากิ่งของต้น

ใจเพื่อปรับปรุงความถูกต้อง