分类与回归树（Classification and Regression Trees, CART）
不同于ID3, C4.5, CART本质是对特征空间进行二元划分（即CART生成的决策树是一棵二叉树, C4.5是多个分支), 并能够对标量属性（nominal attribute）与连续属性（continuous attribute）进行分裂。
标量属性分叉： = 和 !=
连续属性分叉：阈值ε取属性相邻值的平均值，找到Gini指数最大的ε值(Gini越大，说明这个临界点越有区分度)
Gini系数
流程：
剪枝：
CART剪枝与C4.5的剪枝策略相似，均以极小化整体损失函数实现。同理，定义决策树T的损失函数为：
屏幕快照 2017-07-13 21.48.35.png
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本文标题：CART决策树
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