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CART剪枝
通过移除最不重要的分支来降低树复杂度的过程，以避免过拟合，同时最小化验证误差。
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二元划分
CART特有的方法，其中每个父节点使用最佳分离标准被精确地划分为两个子节点。
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复杂度参数
CART剪枝中的alpha系数，它惩罚树的大小，平衡模型的准确性和简单性。
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最大树
完全展开且未剪枝的决策树，其中每个叶子节点包含单个类别的观测值或达到预定义的停止标准。
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最小不纯度
CART中的预定义阈值，当节点的不纯度（基尼系数或方差）低于此值时停止节点分割。
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剪枝序列
由CART生成的复杂度递减的树的有序集合，每个都是前一个的剪枝版本。
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重新代入误差
在训练数据上计算的误差率，CART用它作为参考来评估每个潜在剪枝的影响。
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CART优化
在每个节点执行局部最优分割的贪心算法，但不保证最终树的全局最优性。
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CART 稳定性
CART算法对训练数据变化的敏感性，可能导致树结构显著不同。
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缺失值处理
CART的一种特定方法，它基于条件概率将含有缺失值的观测值重定向到最合适的子节点。
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类别加权
CART中的一种技术，通过在基尼系数的计算中调整权重来处理类别不平衡问题。
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V折交叉验证
与CART一起使用的一种方法，用于评估不同剪枝序列的性能并选择最优树。
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CART 决策规则
一组从根节点到叶节点的路径中提取的if-then逻辑条件，可解释且可直接用于预测。
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