L'algorithme CART Data Mining

Bonsoir,
Svp je travaille sur la méthode CART (Classification and regression trees), et j'ai un petit problème dans la construction de l'arbre.
dans la phase d'expansion (Construction de mon arbre de décision à partir d'un ensemble d'apprentissage A ) je me demande si par exemple on a trouvé un tel test qui correspond à un attribut particulier (ayant 3 modalités par exemple M1,M2 et M3) doit être attribué au nœud racine, Normalement ce nœud doit être découpé en 2 ensembles et non 3,(Comme l'arbre doit être binaire)
C'est à dire: 3 cas possible
(Fils gauche = (M1 ou M2) et Fils droit=M3)
ou (Fils gauche = M1 et Fils droit=(M2 ou M3))
ou (Fils gauche = (M1 ou M3) et Fils droit=M2)
et Non :
(Fils1= M1 , Fils2=M2 , Fils3=M3)

Ma question est : est ce que je dois calculer à nouveau le gain maximale en faisant la combinaison entre ces modalités pour choisir le bon partitionnement? est ce que c'est çà le principe ?
Si quelqu'un peut m'expliquer comment çà fonctionne , Merci bien.