决策树算法是一种强大的数据处理工具，其中包括CART分类树回归树和剪枝技术CART算法的核心在于生成过程，它通过递归构建二叉树，对于分类问题，采用基尼指数Gini index进行属性选择，目标是最大化纯度提升回归树与分类树的区别在于处理连续变量，CART回归树使用最小二乘法来确定最优分割点剪枝是CAR。
决策树是一种树形结构，其内部节点表示属性测试，分支代表测试结果，叶节点代表类别它分为分类决策树和回归决策树分类决策树用于预测类别，回归决策树用于预测实数分类决策树在分类问题中，基于特征对实例进行分类，可以视为 ifthen 集合，或条件概率分布决策树构建过程包括特征选择生成决策树和修。