在当今这个数据驱动的时代，掌握机器学习算法成为了许多人的追求。今天，我们就来一起探索一种非常实用且强大的机器学习模型——CART（Classification and Regression Trees）决策树。🌳
首先，我们来了解一下CART决策树的基本概念。简单来说，它是一种通过递归地将数据集分割成子集的方法，每个子集都尽可能地纯（即包含同一类别的数据点）。这种方法非常适合处理分类和回归问题。🎯
接下来，让我们来看看如何使用Python实现CART决策树。Python中的sklearn库提供了非常方便的工具，可以帮助我们快速构建决策树模型。我们可以利用`DecisionTreeClassifier`或`DecisionTreeRegressor`根据数据集的特点选择合适的模型类型。📊
最后，我们可以通过实际的数据集来测试我们的模型。比如使用经典的鸢尾花数据集（Iris dataset），这是一个多分类问题，非常适合用来练习构建和评估决策树模型。🌺
通过以上步骤，你就可以成功地创建并应用CART决策树了！希望这篇文章能帮助你在机器学习的道路上更进一步。🚀
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