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CART：Clasification And Regresion Tree，中文叫分类回归树，可以分类也可以回归。
什么是分类树？回归树？
分类树：处理离散数据，即数据类型有限的数据，输出样本类别。
回归树：可以预测连续值，输出一个值，值可以在一定范围内获得。
回归问题和分类问题的本质是一样的，就是对一个输入做一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。
CART算法原理
CART分类树
类似于C4.5算法，但属性选择的指标是基尼系数。数字化转型网www.szhzxw.cn
基尼系数反映了样本的不确定性。基尼系数越小，样本之间的差异越小，不确定性越低。
分类是一个降低不确定性的过程。CART在构建分类树时，会选择基尼系数最小的属性作为属性划分。
回归树的CART数字化转型网www.szhzxw.cn
以均方误差或绝对值误差为标准，选择均方误差或绝对值误差最小的特征。
分类和回归数的比喻说明
分类：预测明天是阴、晴还是雨。
回归：预测明天的温度。
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