2021-02-05 阅读量: 605
问：
模型评估中如何实现Holdout 检验？
答：
Holdout检验是最简单也是最直接的验证方法，它将原始的样本集合随机划分成训练集和验证集两部分。比方说，对于一个 点击率预测模型，我们把样本按照70% ~ 30%的比例分成两部分，70%的样本用于模型训练; 30%的样本用于模型验证，包括绘制ROC曲线、计算精确率和召回率等指标来评估模型性能。Holdout检验的缺点很明显，即在验证集上计算出来的最后评估指标与原始分组有很大关系。为了消除随机性，研究者们引入了“交叉检验"的思想。
答：cart树本身实现的时候就是二分的二叉树，cart算法先对数据进行二分，然后再计算基尼系数这个指标，最后根据基尼系数这个指标去寻找最优切分点。所以cart树的二分与基尼系数、信息增益率无关。
