machine-learning - 分类和回归树 (CART) 的分类属性拆分

Question

我知道我们可以在分类和回归树 (CART) 的不同级别中多次拆分数字属性，这是一种二叉树。分类属性怎么样？我们可以拆分多次还是只拆分一次？如果不是，是什么原因？

标签： machine-learningclassificationdecision-tree

Answer 1

如果分类预测变量有 2 个以上的类别；您可以像在数字变量的情况下一样再次拆分它。

例如;

如果预测变量之一是具有 3 个类别的“婚姻状况”：“已婚”、“未婚”和“离婚”。

您可以进行二元拆分，例如“未婚”与“其他”，其中后一组包含“已婚”和“离婚”这两个组的观察结果。

此外，如果在某个阶段需要，您可以将 'Other' 组分为两类'Married' 和 'Divorced'。

基于一些拆分规则，您也可以将此想法扩展到 3 个以上的类别。