cart算法python实现：从CART算法中学习如何构建有效的决策树

CART（Classification and Regression Tree）算法是一种基于树的机器学习算法，用于分类和回归分析。它使用一种叫做分类和回归树（CART）的决策树结构，通过将数据集分割成多个子集来建立模型。

CART（Classification and Regression Tree）算法是一种基于树的机器学习算法，用于分类和回归分析。它使用一种叫做分类和回归树（CART）的决策树结构，通过将数据集分割成多个子集来建立模型。

CART算法的Python实现如下：

# 导入必要的库

import numpy as np

from sklearn import datasets

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载数据集

dataset = datasets.load_iris()

X = dataset.data

y = dataset.target

# 将数据集分割成训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

# 使用CART算法训练模型

clf = DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’)

clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集

y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率

accuracy = np.sum(y_pred == y_test)/len(y_test)

print(‘Accuracy: %.2f’ % accuracy)