cart决策树python

CART（Classification and Regression Tree）是一种基于树结构的决策模型，它既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。CART 决策树是一种二叉树，每个非叶节点表示一个特征属性测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域内的分支，每个叶节点存放一个类别或者值。在构建 CART 决策树时，通过递归的方式将训练数据集划分成更小的子集，直到子集中的数据能够被简单的分类或回归。

在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库来构建 CART 决策树模型。scikit-learn 提供了 DecisionTreeClassifier 和 DecisionTreeRegressor 两个类来分别实现分类和回归问题的 CART 决策树模型。这两个类的使用方法类似，主要步骤如下：

1. 导入库和数据
2. 创建 DecisionTreeClassifier 或 DecisionTreeRegressor 对象，并设置参数
3. 使用 fit() 方法拟合模型
4. 使用 predict() 方法进行预测