Modelul arborilor de clasificare si regresie (CART) a fost introdus pentru prima data de catre Breiman in 1984. Este o tehnica neparametrica, alternativa a ajustarii de tipul regresiei, folosita sa separe observatiile in diferite clase, construind arbori decizionali binari in functie de variabilele independente. Arborii decizionali binari impart esantionul in clase incepand de la nodul radacina si sfarsind prin subesantioane omogene. Spre deosebire de alte tehnici de clasificare din CART, regulile de decizie sunt reprezentate de arbori. Cand este folosit un arbore decizional pentru a clasifica datele in clase, arborele este numit arborele de clasificare. Daca variabila dependenta pe care dorim sa o prognozam este o variabila aleatoare continua, atunci arborele decizional se numeste arborele de regresie. Pentru ambii arbori scopul principal este de a produce un set exact de clasificatori, sa prezinte structura de predictie a problemei de clasificare, singura diferenta o reprezinta scala variabilei dependente si in acest fel regulile de divizare sunt diferite. Dupa ce arborii sunt construiti, sunt folositi pentru a clasifica sau a prognoza noi observatii.