CART决策树主要能干吗

CART（Classification and Regression Trees）决策树是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。它可以根据给定的训练数据构建一棵树状模型，用于预测新的数据样本的类别或数值。

CART决策树的主要功能包括：
1. 分类：CART决策树可以用于分类问题，将数据样本划分到不同的类别中。它通过对特征进行划分，构建一棵树状结构，使得每个叶节点代表一个类别。
2. 回归：除了分类问题，CART决策树还可以用于回归问题，预测数值型的输出。它通过对特征进行划分，构建一棵树状结构，使得每个叶节点代表一个数值。

CART决策树的优点包括：
. 简单直观：决策树的结构类似于人类的决策过程，易于理解和解释。
2. 高效：决策树的构建和预测速度较快，适用于处理大规模数据集。
3. 鲁棒性：对于部分缺失数据或异常值具有一定的鲁棒性。

然而，CART决策树也存在一些限制：
1. 容易过拟合：决策树容易过度拟合训练数据，导致在新数据上的泛化性能较差。
2. 不稳定性：对于数据的微小变化，决策树可能会产生较大的变化，导致模型不稳定。