在当今的数据科学领域，算法是解锁大数据价值的关键。其中，CART（Classification and Regression Trees）算法因其高效性和直观性而备受推崇。这篇文章将深入探讨CART算法的核心概念、工作原理以及它在数据挖掘中的应用。🌳🔍

首先，我们来了解一下什么是CART。简单来说，CART是一种决策树算法，用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集分割成更小的子集，最终形成一棵树形结构。这棵树可以帮助我们更好地理解数据间的复杂关系。🌱📜

接下来，我们将探讨CART算法的工作流程。从选择最佳分割点开始，到如何构建最优树，再到如何避免过拟合问题，每一步都是保证模型准确性和泛化能力的重要环节。🛠️🔍

最后，为了帮助读者深入了解CART算法，本文还整理了一份精选参考文献列表。这些资源不仅涵盖了理论知识，还包括了实际案例分析，非常适合希望深入研究该领域的学习者。📚📊

希望这篇介绍能为你的数据挖掘之旅提供有价值的指导。🚀💼

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