CART算法全称是分类回归算法，（Classification And Regression Tree），他与ID3、C4.5的不同在于：
1、既可以处理分类问题又可以处理回归问题
2、使用基尼系数作为分类依据，比起使用熵计算简单
3、使用的是二分递归分割的技术，生成二叉树
原理不在赘述，基尼系数计算公式：
其中，A表示某一属性，C表示这个属性下共C种特征，Pi表示第i个特征发生的概率
当然，对于公式解释的有点乱，很容易搞混，下面结合实例介绍如何计算：
对于上面的属性，基尼系数计算如上所示。
对于信息增益的计算为：Gain(house) = Entropy(S) – 3/10*Entropy(has)-7/10*Entropy(nothas)
Entropy(S) = -3/10*log(3/10)-7/10*log(7/10)
Entropy(has) = 0
Entropy(nothas) = -3/7*log(3/7)-4/7*log(4/7)
说白了，基尼系数和熵一样，也是衡量一个事件的不确定度。
故节点选择小的基尼系数的属性
对于Python代码，利用sklearn模块通常可以实现，
# 这里不写输入X和Y了，对应的例子有问题，待解决
from sklearn import tree
from sklearn.externals.six import StringIO
import pydotplus
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion = 'gini')#算法模型
clf = clf.fit(X, Y)#模型训练
dot_data = StringIO()
tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_data)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
graph.write_pdf("test.pdf")#写入pdf
基本的程序如上，但是对于CART算法，输入的特征需要是实数，在这里需要进一步研究，有问题，待解决！！！
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