python分类回归决策树 CART

CART (Classification and Regression Trees) 是一种基于决策树的分类回归算法。它可以用于二分类问题、多分类问题以及回归问题。CART算法通过对数据集进行递归划分，构建一棵二叉树，每个叶子节点对应一个分类或者回归结果。决策树的每个内部节点都对应一个测试条件，根据测试结果将数据集划分为两个子集，使得每个子集中的数据更加纯净（类别相同或者方差更小），直到满足某个停止条件为止。

具体来说，CART算法包括两个步骤：决策树生成和剪枝。

决策树生成的过程是从根节点开始，选择最优的特征进行划分，直到所有的叶子节点对应的数据属于同一类别或者方差小于某个阈值为止。

剪枝的过程是对生成的决策树进行修剪，去掉部分不必要的节点，以避免过拟合。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor类实现CART算法。其中，DecisionTreeClassifier用于分类问题，DecisionTreeRegressor用于回归问题。这两个类的使用方法类似，主要区别在于损失函数的不同。