CART算法，全稱Classification And Regression Tree，即分類回歸樹算法。它是一種決策樹算法，主要用於分類和回歸任務。CART算法的特點包括：
二叉樹結構：CART算法生成的決策樹是二叉樹結構，每個非葉子節點都只有兩個分支。
支持連續和離散變數：與ID3和C4.5算法主要處理離散變數不同，CART算法既可以處理離散變數，也可以處理連續變數。
使用基尼指數：CART算法採用基尼指數（Gini index）來選擇最優劃分特徵，這有助於提高決策樹的分類能力。
後剪枝技術：CART算法在生成決策樹的過程中，會儘可能地擴展樹的規模，然後通過後剪枝技術對樹進行簡化，以提高模型的泛化能力。
CART算法的優點包括計算簡單、易於理解、可解釋性強，適合處理有缺失屬性的樣本，能夠處理不相關的特徵，並在相對短的時間內對大型數據源得出可行且效果良好的結果。然而，它也存在一些缺點，如不支持線上學習，容易出現過擬合現象。
在實際套用中，CART算法被廣泛套用於各種分類和回歸問題。例如，在醫學、金融、市場行銷等領域，CART算法都被用來構建預測模型，以幫助決策者做出更準確的判斷。