cart决策树随机森林

决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它通过在特征空间中创建一系列的决策规则来构建一个树状模型，从而对实例进行预测或分类。CART（Classification and Regression Trees）是一种常见的决策树算法。

CART算法使用基尼不纯度（Gini impurity）或者信息增益（information gain）作为指标来选择最优的特征划分点。它通过递归地将数据集划分为更小的子集，直到满足停止条件（例如达到最大深度或节点中的样本数小于阈值）为止。

随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法。它通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，并利用这些决策树的集体智慧进行预测。在分类问题中，随机森林采用投票（majority voting）来确定最终的分类结果；在回归问题中，它取决于树的平均预测值。

随机森林通常具有较高的准确性和鲁棒性，并且能够有效地处理大量的特征和样本。它在许多实际应用中都表现出色，如医学诊断、金融风险分析和图像分类等领域。