分类回归树（CART）

1 算法思想
CART既可以用于分类，也可以用于回归，也就是说，它的返回值，既可以是连续的，也可以是离散的。
CART伪代码为：

CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。
2 将CART用于回归
主要分为两个阶段：建树和剪枝
（1）建树
按照CART伪代码的流程就能建树，主要问题是，怎样实现数据集的最佳二分切分方式？切分的流程伪代码为：

（2）剪枝
如果一颗数节点过多，就会产生“过拟合”，此时，就要进行剪枝处理。所以，剪枝就是一种降低决策树复杂度来避免过拟合的过程。
剪枝分为预剪枝和后剪枝两种，预剪枝是指在建树过程中进行的修建，后剪枝是指在建树完成后，从上到下找到叶子节点，用测试集来判断将这些叶子节点合并以后是否能降低整体误差，如果能的话，就合并叶子节点，以达到剪枝的目的。后剪枝的伪代码为：

3 模型树
如果叶子节点是分段常数，就称为回归树；如果叶节点是线性回归方程，则称为模型树。