决策树是一种以基尼系数为核心评估指标的机器学习算法，适用于分类和回归任务。CART决策树基于“递归二元切分”的方法，通过将数据集逐步分解为两个子集来构建决策树。CART既能作为分类树（预测离散型数据），也能作为回归树（预测连续型数据）。外观类似于二叉树。对于每个节点，计算所有非类标号属性的基尼系数增益，选择增益值最大的属性作为决策树的划分特征。通过递归的方式，将数据子集和分裂规则分解为一个二叉树，

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