Python-CART-Regression-Tree-Forest: 回归树与随机森林的Python实现

简介：
本项目提供了一个用Python语言编写的回归树及随机森林算法的实现。代码基于CART模型构建，并应用于预测分析，适合初学者学习和实践。 Python-回归树森林的实现包括了回归树与随机森林的相关内容。参考文献为Breiman等人撰写的“分类和回归树”(1984)。Regression_tree_cart.py模块提供了在给定训练数据的情况下生成并使用回归树的功能。Football_parserf.py是Regression_tree_cart.py的一个示例应用，它根据NFL球员上一年的统计数据预测他们的幻想点数。相关数据存储于football.csv文件中。random_forest.py模块则包含了用于创建随机森林以及进行预测的相关函数。而Football_forest.py则是对random_forest.py的一个具体实现案例。