輸入：訓練資料集
d ，停止計算的條件；
輸出：cart 決策樹。
根據訓練資料集，從根結點開始，遞迴地對每個結點進行以下操作，構造二叉決策樹：
(1) 設結點的訓練資料集為
d ，計算現有特徵對該資料集的基尼指數。此時，對每乙個特徵
a，對其可能取得每個值
a ，根據樣本點對 a=
a的測試為「是」或「否」將
d 分割成 d1
和 d2 兩部分，計算 a=
a 時的基尼指數。
(2) 在所有可能的特徵
a 以及他們所有可能的切分點
a中，選擇基尼指數最小的特徵及其對應的切分點作為最優特徵與最優切分點。依最優特徵與最優切分點，從現結點生成兩個子結點，將訓練資料集依特徵分配到兩個子結點中去。
(3) 對兩個子結點遞迴地呼叫(1),(2)，直至滿足停止條件。
(4) 生成 cart 決策樹。
樣本集合
d 的基尼指數
gini(d
)=1−
∑k=1
k(|c
k||d
|)2 特徵
a 條件下集合
d的基尼指數：
gini(d
,a)=
|d1|
|d|gini(d
1)+|
d2||
d|gini(d
2)結點中的樣本個數小於預訂閾值
樣本集的基尼指數小於預定閾值
沒有更多特徵
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