ENVI插件RuleGen，可用于CART决策树分类。包含三个.exe文件、一个.sav文件、介绍说明文件。

摘 要 短时强降水是气象上的常见灾害性天气，准确认识短时强降水的发生规律和科学有效地预报是防灾减灾的关键问题。利用江苏省13个气象观测站历史上短时强降水观测资料，用遗传算法进行特征选择，选定影响短时强降水的对流抑制能、对流有效势能、高空水汽通量场等19个特征为主要因素，将是否短时强降水抽象成二元分类问题。借助机器学习中CART决策树算法进行分类分析，构建便于预报员使用的短时强降水预报规则集。实验部分，随机选择3000条样本进行训练模型，得到适合江苏地区的短时强降水规则集，用剩余的838条数据进行检验，模型的短时强降水预报准确率为88.26%，非强降雨预报准确率为96.81%，较特征选择之前分别提升4.75%和0.70%。

基于CART决策树模型的中医药联合化疗对晚期肺癌生存预后的分析，焦丽静，杨铭，背景 近年来，肺癌已经成为发病率和死亡率增长最快、对人类健康和生命威胁最严重的恶性肿瘤。70%-80%患者在明确诊断时已属晚期，化

一个简单的例子 下面两个分裂的结果会得到相同的精度—有200个记录会被误分类 但是，很显然，2号分裂毫无疑问更好一些－右边的节点是完全纯净的，在这边无需更多的工作 一个突的混杂度函数会青睐第二个分裂 一号分裂 二号分裂

本代码通过使用python代码实现CART带后剪枝决策树，使用pydotplus库绘制决策树，其中.cvs为数据文件，.png为绘制决策树图形，推荐在anaconda中运行.py 文件

CART决策树分类算法VC++ CART决策树分类算法VC++ CART决策树分类算法VC++ CART决策树分类算法VC++

一个非常完整的CART决策树的python实现，大家可以下过来学习一下