在机器学习的世界里，决策树是一种强大且直观的工具，而CART（Classification and Regression Tree）算法则是其中一颗璀璨的明珠。CART算法既能用于分类问题，也能解决回归问题，堪称全能选手！🎯

首先，让我们来了解它的核心思想。CART通过递归地将数据集划分为两个或更多子集，以最大化每个子集的纯度。这种分裂方式使得最终的决策树能够准确地预测目标变量。树枝不断生长，直到满足预设条件为止，比如达到最大深度或者节点包含的数据量过少。修剪枝叶也是关键步骤，避免过拟合现象的发生，确保模型具有良好的泛化能力。修剪后的决策树就像一棵经过精心雕琢的艺术品，简洁又优雅。修剪符号：✂️

无论是处理复杂的分类任务还是预测连续值，CART算法都能展现出色的表现。它不仅易于理解和实现，还为后续更高级别的机器学习模型奠定了坚实的基础。💪🌈

所以，如果你对构建智能系统感兴趣，不妨深入研究一下CART算法吧！它会成为你通往AI世界的得力助手！🚀