CART分类树跟回归树大不相同，但与此前的 ID3 和 C4.5 基本套路相同。ID3和 C4.5 分别采用信息增益和信息增益比来选择最优特征，但CART分类树采用Gini指数来进行特征选择。先来看 Gini 指数的定义。

Gini指数是针对概率分布而言的。假设在一个分类问题中有 K 个类，样本属于第 k 个类的概率为Pk，则该样本概率分布的基尼指数为