回归树模型

回归树模型是一种用于预测连续变量的决策树模型，通过递归地将数据集分割成子集，并在每个子集上建立简单的线性模型来进行预测。以下是关于回归树模型的相关信息：

回归树模型的基础概念

• 决策树结构：回归树的结构类似于决策树，但每个叶节点代表一个连续数值的预测值，而不是一个类别标签。
• 核心思想：回归树的核心思想是通过不断地二分数据集，找到最优的分割点，使得子集内的数据在目标变量上的方差最小。

回归树模型的优势

• 直观易懂：决策树的结构直观，易于理解和解释。
• 灵活性：可以处理各种类型的数据，包括连续和类别型特征。
• 非参数方法：不需要对数据的分布做出假设，适用于复杂的数据模式。
• 解释性强：决策树的规则易于理解和解释，有助于洞察数据之间的关系。

回归树模型的常见类型

• CART算法：用于构建回归树和分类树，既可以处理离散型问题，也可以处理连续型问题。