CART 决策树

ID3使用信息增益，而C4.5使用增益比率进行拆分。 在此，CART是另一种决策树构建算法。 它可以处理分类和回归任务。 该算法使用名为gini索引的新度量标准来创建分类任务的决策点。 CART树的核心是决策规则将通过GINI索引值决定。 停止条件。 如果我们继续使树完全生长直到每个叶节点对应最低的杂质，那么数据通常会过拟合。如果过早停止拆分，则训练数据的错误不会足够高，并且由于bais会影响性能

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