2025-03-10 07:44:44

🚀 在机器学习领域中，决策树是一种非常重要的工具，用于解决分类和回归问题。今天，我们将深入了解CART（Classification and Regression Trees）算法，特别是其在分类、回归和模型树上的应用。

🌳 CART分类决策树：这种类型的决策树主要用于解决分类问题。它通过递归地将数据集划分为更小的子集，直到每个子集中的数据都属于同一类别或达到预定的停止条件。这就像一个智能的分拣器，能够快速地将不同种类的数据分开。

📈 CART回归树：与分类树不同，回归树用于预测连续变量的值。它通过将数据分割成不同的区域，并为每个区域分配一个平均值作为预测值。这种方法在处理数值型数据时非常有效，可以帮助我们更好地理解数据之间的关系。

📚 CART模型树：模型树是介于分类树和回归树之间的一种形式，它在每个叶节点使用线性回归模型来预测结果。这种方法结合了分类树和回归树的优点，能够提供更加精确的预测结果。

🎯 通过对CART分类决策树、回归树和模型树的学习，我们可以掌握更多处理复杂数据的方法。希望这篇简短的介绍能够帮助你开启探索决策树的旅程！

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