提到决策树，大家可能并不陌生，而其中的“CART”算法更是机器学习中的明星模型之一！CART全称是Classification and Regression Tree，它既可以用于分类任务，也能解决回归问题。简单来说，CART就像一棵倒挂的树，从根部开始一步步分裂，最终形成叶子节点，帮助我们做出精准预测。
和其他决策树不同的是，CART采用基尼指数（Gini Index）来衡量数据的不纯度，并且只允许二叉分裂。这意味着每次分裂时，数据会被分为两个子集，从而让模型更加高效和精确。无论是处理复杂的客户行为分析，还是预测房价走势，CART都能大显身手！
不过，构建一棵理想的CART树并非易事，需要考虑特征选择、剪枝等技巧，以避免过拟合。如果你对这棵神奇的“树”感兴趣，不妨继续关注下一期内容，一起深入探索它的奥秘吧！✨
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