python实现cart分类树代码

以下是使用Python实现的CART分类树代码示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载数据集
X, y = load_data()

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 拟合数据集
clf.fit(X, y)

# 预测新样本
y_pred = clf.predict(X_new)

其中，`load_data()` 函数应该返回特征矩阵 `X` 和标签向量 `y`，`X_new` 是新样本的特征矩阵，`y_pred` 是预测的标签向量。上述代码使用了 scikit-learn 库中的 `DecisionTreeClassifier` 类来构建分类树。