式中，Nij(2)代表L2中j类样本划归至i类的数量，c(i|j)为把j类误分到i类的代价，Rts(TK)表示TK针对L2的误分代价，则最优化树的条件为：Rts(TK0)=minK(Rts (TK)。

    作为一种经典的通过数据集进行训练并有监督学习的多元分类统计模型，CART以二元分叉树的形式给出所构建出的分类的形式，这种方式非常容易解释，也非常容易被研究者理解和运用，并且这种方法与传统意义上的统计学聚类分析的方法构建完全不一样[16]。

    但是CART方法对主效应的依赖程度很高，无论是每个分支的根节点还是后续内部的子节点，其预测因子都是在主效应的驱动下进行，并且每个节点都依赖于上一级的母节点分支的情况。而且CART方法对结果预测的稳定性上也有缺陷，具体表现在，如果所给数据集中的样本有小范围的更改，那么所产生的蝴蝶效应就会导致最终所构建的模型与原始模型的差别很大，当然分类结果也就难以一致。

    3 贝叶斯网络潜变量模型

    BNs是一种概率网络，它用图形的形式来对各种变量间的依赖概率联系做描述，经典的图形中，每一个随机变量利用节点的方式表达，而变量之间的概率依存关系则利用直线表达 ......