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一、为什么有CART回归树
以前学过全局回归，顾名思义，就是指全部数据符合某种曲线。比如线性回归，多项式拟合（泰勒）等等。可是这些数学规律多强，硬硬地将全部数据逼近一些特殊的曲线。生活中的数据可是千变万化。那么，局部回归是一种合理地选择。在斯坦福大学NG的公开课中，他也提到局部回归的好处。其中，CART回归树就是局部回归的一种。
二、CART回归树的算法流程
注意到，（1）中两步优化，即选择最优切分变量和切分点。（i）如果给定x的切分点。那么可以马上求得中括号内的最优。（ii）对于切分点怎么确定，这里是用遍历的方法。
三、CART分类树
实际上，CART分类树的生成树和ID3方法类似，只是这里用基尼指数代替了信息增益，定义
参考文献：
http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/32329823
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原文地址：http://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/4670138.html
