CART 算法，全称为 Classification And Regression Trees，是一种常用的决策树算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。它通过递归地将数据集分割成子集，并选择最优的特征和分割点来构建决策树。
CART 算法特点
- 非参数：CART 算法不需要对数据集进行参数化，这使得它对异常值和噪声数据具有很好的鲁棒性。
- 无限制的树深度：CART 算法没有限制树的最大深度，因此可以更全面地学习数据特征。
- 剪枝：CART 算法可以通过剪枝来防止过拟合，提高模型的泛化能力。
CART 算法流程
- 选择最佳分割点：对于每个特征，找到将数据集分割成两个子集的最佳分割点。
- 递归分割：对于每个分割点，将数据集分割成两个子集，并递归地对这两个子集进行分割。
- 剪枝：根据一定的准则，对决策树进行剪枝，以防止过拟合。
图片示例
决策树结构
扩展阅读
想要了解更多关于决策树的信息，可以阅读我们的决策树教程。
总结
CART 算法是一种强大的机器学习工具，可以帮助我们更好地理解和预测数据。通过学习 CART 算法，我们可以为实际问题提供更有效的解决方案。