Catalyst-Tree

Catalyst-Tree是一种用于机器学习和数据挖掘的算法，主要用于分类和回归问题。它基于决策树的思想，通过递归地划分数据集来构建模型。与传统的决策树不同，Catalyst-Tree引入了“催化剂”的概念，即在每次划分数据时，都会考虑所有可能的特征组合，并选择最优的一个进行划分。这种策略使得Catalyst-Tree能够更好地处理高维数据和复杂的关系模式，从而提高了模型的准确性和泛化能力。此外，Catalyst-Tree还具有易于理解和解释的优点，可以生成清晰的规则集，方便用户进行数据分析和决策。