主要内容
（1）CART树简介
（2）CART树节点分裂规则
（3）剪枝
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
一、简介
CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可以做分类或者回归。若预测结果是离散型数据，则CART树为分类树；若预测结果是连续型数据，则CART树是回归树。若为分类树时，输出结果为叶子节点中样本所属的最多类别；若为决策树时，输出结果为叶子节点中样本的均值。
二、CART树节点分裂规则
1、CART分类树
选择具有最小的Gini的属性及其属性值，作为最优分割属性以及最优分裂属性值。Gini值越小，二分之后的子样本‘纯度’越高，即说明选择该属性及其属性值作为分裂属性（值）效果越好。
遍历所有的属性和属性值，选择最小的Gini
对于样本集S，Gini计算如下：
其中，为第k个类别出现的频率，N为类别数
通过某个属性及其属性值，将样本切分为和
，对于属性A，Gini计算如下
目标（分裂规则）：找出最小的Gini(S|属性)，得到最优的分裂属性和属性值
2、CART回归树
遍历所有的属性和属性值
对于样本集S，目标（分裂规则）如下：
其中，j为属性，s为属性值，和
为属性j和属性值s切分的两部分区域，
和
分别为
和
下样本的平均值
上述采用平方误差最小作为最优分割，事实上可采用其他的方式，例如MAE作为规则，当然得到的结果也不一样。
三、CART剪枝
详见《李航.统计学习方法》
