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介绍分类与回归树(classification and r egression trees, CART)的发展历史、结构、组成和特点.CART包括分类树和回归树两部分,分类树的结果变量是分类变量,回归树的结果变量是连续变量.CART是一种树型结构,由树结和连线组成, 在末端的树结又称为终止结.CART可分析同质性较差的数据,采用替代变量的方法解决缺失数据问题,不要求数据的分布,可同时利用各种类型的数据.CART的树型结构与临床思维十分接近,有利于CART在临床研究中的应用. CART可用于临床研究数据分析,其应用范围有待于不断扩展.

作者:赵一鸣

来源:北京大学学报(医学版) 2001 年 33卷 6期

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赵一鸣
来源:
北京大学学报(医学版) 2001 年 33卷 6期
标签:
临床研究 分类法 回归分析,统计学
介绍分类与回归树(classification and r egression trees, CART)的发展历史、结构、组成和特点.CART包括分类树和回归树两部分,分类树的结果变量是分类变量,回归树的结果变量是连续变量.CART是一种树型结构,由树结和连线组成, 在末端的树结又称为终止结.CART可分析同质性较差的数据,采用替代变量的方法解决缺失数据问题,不要求数据的分布,可同时利用各种类型的数据.CART的树型结构与临床思维十分接近,有利于CART在临床研究中的应用. CART可用于临床研究数据分析,其应用范围有待于不断扩展.