来源：https://blog.csdn.net/huahuaxiaoshao/article/details/86183738
分类与回归树（classification and regression tree，CART）模型由Breiman等人在1984年提出，是应用广泛的决策树学习方法。CART同样由特征选择而、树的生成及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。
CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布。
CART算法由以下两步组成：
（1）决策树的生成：基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大（大是为了更好地泛化）；
（2）决策树剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时损失函数最小作为剪枝的标准。
3.1回归树的生成
在训练数据集所在的输入空间中，递归地将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域上的输出值，构建二叉决策树。
（1）选择最优切分变量j与切分点s，求解
遍历变量j，对固定的切分变量j扫描切分点s，选择使上式达到最小值的对(j,s)j。
（2）用选定的对(j,s)划分区域并决定响应的输出值：
3.2回归树生成的例子
当s=1.5时
回归树使用最大均方差划分节点；每个节点样本的均值作为测试样本的回归预测值。
数据挖掘实践（48）：决策树计算过程实例（二）CART回归树及其实战
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