cart生成树算法 python

cart生成树算法是一种用于决策树学习的算法。在Python中，可以使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier类来实现cart生成树算法。

首先，需要导入相应的库：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

然后，可以使用DecisionTreeClassifier类创建一个决策树模型：

model = DecisionTreeClassifier()

接下来，可以使用fit()方法来训练模型，该方法接受特征向量和目标向量作为参数：

model.fit(features, targets)

其中，features是一个二维数组，每一行表示一个样本的特征向量，而targets是一个一维数组，表示每个样本的目标类别。

训练完成后，可以使用predict()方法对新的样本进行预测：

predictions = model.predict(new_features)

其中，new_features是一个二维数组，每一行表示一个新样本的特征向量。

此外，还可以使用score()方法来评估模型的准确率：

accuracy = model.score(features, targets)

以上就是使用Python实现cart生成树算法的基本步骤。需要注意的是，为了使用scikit-learn库，可能需要先安装相应的库，并将其导入到Python环境中。

希望以上回答能对您有所帮助！