Classification And Regression Tree(CART)是一种很重要的机器学习算法,既可以用于创建分类树(Classification Tree),也可以用于创建回归树(Regression Tree),本文介绍了CART用于离散标签分类决策和连续特征回归时的原理。决策树创建过程分析了信息混乱度度量Gini指数、连续和离散特征的特殊处理、连续和离散特征共存时函数的特殊处理和后剪枝;用于回归时则介绍了回归树和模型树的原理、适用场景和创建过程。个人认为,回归树和模型树可以被看做“群落分类”算法,群落内标签值连续分布,群落间有分界。Classification And Regression Tree(CART)是一种