根据在线sklearn文档（v0.14），树分类器的增长是通过“CART算法的优化版本”完成的有人知道这种实现的细节吗？我正在编写一个自制的Cart训练算法，在相同的输入下，我的版本最多慢20倍。
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彼得罗
最佳答案
显然，从comments in the source中，它是CART算法，具有一些从litteration中借用的经典特性：
L.Breiman、J.Friedman、R.Olshen和C.Stone，“分类和
回归树”，沃兹沃斯，贝尔蒙特，加利福尼亚州，1984年。
T.黑斯迪、R.蒂布什拉尼和J.弗里德曼。”统计要素
学习”，斯普林格，2009年。
L.Breiman和A.Cutler，“随机森林”，
http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm
关于python - sklearn DecisionTreeClassifier:最优Cart算法的实现是哪个？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/19843823/