cart全称？
CART(Classification AndRegressionTree)算法采用一种二分递归分割的技术，将当前 的样本集分为两个子样本集，使得生成的url子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。
基本思想
1.将训练样本进行递归的划分自变量空间进行建树。
2.用验证数据进行裁枝。
CART的英文名全称是classification and regression tree，所以有时候也把CART称它为分类回归树，分类回归树由特征选择、树的生成以及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。
回归CART树和分类CART树剪枝策略除了在特征选择的时候一个使用了均方误差，另一个使用了基尼指数，其他内容都一样。
“CART”经常作为“Combat Arms Regimental Training”的缩写来使用，中文中表示：“战斗兵团训练”。
“CART”（“战斗兵团训练）释义：
英文缩写词：CART
英文单词：Combat Arms Regimental Training
缩写词中文简要解释：战斗兵团训练
中文拼音：zhàn dòu bīng tuán xùn liàn
缩写词流行度：126
缩写词分类：Governmental
缩写词领域：Military
matlab层次分析法怎么编程？
Matlab层次分析法的编程可以通过使用Matlab自带的决策树工具箱来实现，也可以使用分类和回归树（CART）工具箱来实现。步骤如下：
1. 分析数据：首先需要对数据集进行分析，计算不同变量之间的关系以及每个变量的统计量，以确定可能影响决策的重要变量。
2. 根据目标变量选择决策树：根据目标变量，选择合适的决策树，如CART、C4.5或ID3等。
3. 训练和测试：将数据分为训练数据和测试数据，使用选定的决策树算法对训练数据进行训练，并对测试数据进行测试，用以验证训练得到的模型的准确性。
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