《统计学习方法》读书笔记-----决策树：CART算法

0. 概述 分类与回归树（classification and regression tree, CART）模型由Breiman等人在1984年提出，是应用普遍的决策树学习方法，既能够用于分类也能够用于回归。 CART是在给定输入随机变量 X X 条件下输出随机变量 Y Y 的条件几率分布的学习方法。主要由如下两步组成： （1）决策树生成：基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽可能大。 （2）

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