CART（Classification and Regression Tree）是一种非常经典的决策树算法，广泛应用于机器学习领域。它既可以用于分类问题，也能解决回归问题。简单来说，CART就是通过一系列的判断条件，将数据集划分为不同的子集，从而实现预测目标。🧐

首先，CART算法采用二叉树结构，每个节点代表一个判断条件，比如“收入是否大于5000？”如果满足条件，则进入左子树；反之则进入右子树。这种二分法不仅简化了计算过程，还提高了模型的效率。🎯

其次，在构建决策树时，CART会通过基尼指数（Gini Index）来衡量分裂的质量。基尼指数越小，说明数据的纯度越高，即样本属于同一类别的概率越大。因此，算法会选择使基尼指数最小化的特征作为分裂点。📋

最后，为了避免过拟合现象的发生，CART通常会设置剪枝策略，如预剪枝或后剪枝。这有助于提高模型的泛化能力，使其在未知数据上的表现更加稳定。💪

总的来说，CART算法因其高效性和灵活性，成为许多实际应用场景中的首选工具之一。💡