CART算法详解：对比ID3和C4.5算法 | 决策树模型

CART (Classification and Regression Trees) 算法是一种决策树算法，它既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。CART算法采用二叉树结构，每个节点都是一个二元判断，它可以根据当前节点的属性对样本进行划分，递归地生成一棵树，直到满足停止条件为止。

与CART算法相比，ID3算法和C4.5算法只能用于分类问题，而且它们使用的是多叉树结构。ID3算法使用信息增益来选择属性，C4.5算法使用信息增益比来选择属性，而且C4.5算法在选择属性时还考虑了属性的取值数量和连续属性的处理方法。

总体来说，CART算法是一种更加通用和灵活的决策树算法，它既可以处理分类问题，也可以处理回归问题，而且采用的是二叉树结构，训练速度较快。但是，CART算法对于离散属性的处理方法与ID3算法和C4.5算法有所不同，同时CART算法对于缺失值和异常值的处理也需要特别注意。