CHAID决策树和CART决策树的区别

CHAID决策树和CART决策树是两种不同的决策树算法，它们的区别如下：

1. 树的结构不同：CHAID决策树是多叉树，而CART决策树是二叉树。

2. 划分属性不同：CHAID决策树使用卡方检验来选择划分属性，而CART决策树使用基尼指数来选择划分属性。

3. 叶节点的生成不同：CHAID决策树生成的叶节点是多个类别，而CART决策树生成的叶节点是单个类别或者是一个回归值。

4. 适用范围不同：CHAID决策树适用于分类问题，而CART决策树既适用于分类问题，也适用于回归问题。

下面是一个使用Python实现CART决策树的例子：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))