🌟Python数据分析算法🌳 决策树2：CART算法 🌳

在Python的数据分析之旅中，决策树是一个非常重要的工具。今天，我们聚焦于CART（Classification and Regression Tree）算法，这是决策树家族中的明星成员之一！💪

CART算法主要用于分类和回归任务，它通过递归地将数据集划分为更小的子集来构建树形结构。在分类问题中，CART采用基尼指数作为分裂标准；而在回归问题中，则使用方差减少来优化节点划分。这两种方式都旨在找到最佳的特征和分割点，从而实现数据的最佳分离。🎯

实现CART算法时，我们可以借助Python的强大库，如`scikit-learn`。只需几行代码，就能快速搭建一个基于CART的模型，轻松处理复杂的数据分析任务。例如，对客户购买行为进行预测或对房价进行估算。📈

通过CART算法，我们不仅能够揭示数据背后的隐藏模式，还能为业务决策提供科学依据。快来加入数据分析的世界吧，用CART算法解锁数据的魅力！💡

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