🌳决策树系列(五)🌳

今天来聊聊大名鼎鼎的 CART 🎯！CART 是 Classification and Regression Tree 的缩写，它是一种经典的决策树算法，既可以用于分类任务，也能搞定回归问题。简单来说，CART 就像一棵有规则的树，帮我们一步步做出判断。

和其他决策树不同，CART 使用的是二叉树结构，每个节点只会分裂成两个子节点。在分类任务中，它通过计算基尼指数（Gini Index）来选择最佳分割点；而在回归任务中，则会用方差减少量（Variance Reduction）作为评判标准。无论是哪种情况，它的目标都是让每一分支变得更“纯”或者更“集中”。💪

比如，在预测房价时，CART 可以根据房屋面积、房龄等特征，一步步缩小范围，最终给出一个精准的价格区间。这种灵活性让它成为机器学习中的明星算法之一。🌟

快来一起探索更多关于 CART 的奥秘吧！🌲

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