matlab决策树cart算法

MATLAB中的决策树算法CART（Classification and Regression Trees）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。CART算法通过构建二叉树来进行决策，每个非叶节点表示一个特征，每个叶节点表示一个类别或者一个回归值。

在MATLAB中，可以使用`fitctree`函数来构建分类决策树，使用`fitrtree`函数来构建回归决策树。这两个函数都支持CART算法。

对于分类问题，`fitctree`函数的基本用法如下：

tree = fitctree(X, Y);

其中，X是训练数据的特征矩阵，Y是训练数据的标签向量。通过调用`predict`函数可以对新样本进行分类预测。

对于回归问题，`fitrtree`函数的基本用法如下：

tree = fitrtree(X, Y);

其中，X是训练数据的特征矩阵，Y是训练数据的回归目标向量。通过调用`predict`函数可以对新样本进行回归预测。

CART算法的核心思想是通过选择最优特征和划分点来构建决策树，以最小化分类误差或者回归误差。具体的划分准则可以根据分类问题或回归问题的不同而有所不同。