一、定义CART全称为classification and regression tree，即分类与回归树。CART特征选择算法既可以用于分类树也可以用于回归树。CART是在给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法。CART假设决策树是二叉树，内部节点特征的取值为“是”和“否”。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布。[...]
决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。一、决策树单树作为所有集成树的基数，主要有三种：1.ID3 (分类树)2.C4.5（分类树）3.CART（回归树）[...]