数据挖掘及深度学习等技术在帮助企业对实体的预测分析方面发挥了重要作用，其中分类回归算法就显得格外重要。分类回归是一种机器学习算法，它能够帮助我们预测和分析不同类别数据，且可以实现对各种数据集的预测。它能够检测到资料中的模式和趋势，为许多商业

数据挖掘是数据分析的过程，它旨在从大量的冗长的数据集中发现隐藏的规则，模式和趋势。究竟有哪些模式？数据挖掘模式可以分为三类：预测模式、类别模式和聚类模式。预测模式是数据挖掘中最重要的一类，它主要用于预测目标变量或未来发生某些事件。最典型的例

数据挖掘是近几年来在各个领域都被积极应用的技术。它从海量数据中，把有价值的信息提取出来，以供以后使用。而数据分类是其中最为基础、也是最为重要的一环。数据分类是把原有的数据集中的数据根据其属性特征，分到一组或多组不同的类中，以便为提取信息打下

人工智能（AI）的发展，可以说是现代科学的一大进步，它的出现，已经解决了许多社会问题，让我们的生活变得更加便捷。不过话虽如此，人工智能的发展还是面临着一些技术上的问题。其中就包括如何在人工智能中实现算法分类。算法分类是人工智能技术里最基本的

CART算法是一种机器学习算法，可用于分类树与回归树（Classification And Regression Trees）。CART算法使用于机器学习、数据挖掘、统计分析等领域，包括定义、建模和把模型运用于具体应用。CART回归树与分类