决策树常用于分类问题，但是也能解决回归问题。 在回归问题中，决策树只能使用cart决策树，而cart决策树，既可以分类，也可以回归。 所以我们说的回归树就是指cart树。 为什么只能是cart树 1. 回想下id3，分裂后需要计算每个类别占总样本的比例，回归哪来的类别，c4.5也一样 ...

解决问题 　　实现基于特征范围的树状遍历的回归。 解决方案 　　通过寻找样本中最佳的特征以及特征值作为最佳分割点，构建一棵二叉树。选择最佳特征以及特征值的原理就是通过满足函数最小。其实选择的过程本质是对于训练样本的区间的分割，基于区间计算均值，最终区域的样本均值即为预测值 ...

回归 决策树也可以用于执行回归任务。我们首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor类构造一颗回归决策树，并在一个带噪声的二次方数据集上进行训练，指定max_depth=2： 下图是这棵树的结果： 这棵树看起来与之前构造的分类树类似。主要 ...

分类决策树的概念和算法比较好理解，并且这方面的资料也很多。但是对于回归决策树的资料却比较少，西瓜书上也只是提了一下，并没有做深入的介绍，不知道是不是因为回归树用的比较少。实际上网上常见的房价预测的案例就是一个应用回归树的很好的案例，所以我觉得至少有必要把回归树的概念以及算法弄清楚 ...

决策树 决策树 参考文献 [1] 李航. 统计学习方法[M]. 北京：清华大学出版社，2012 决策树 前言：第一篇博客，最近看完决策树，想着归纳一下，也方便自己以后回顾。写的会比较全面一些，可能会有很多不太正确的地方，欢迎大家交流指正 : ) 决策树模型： 决策树模型 ...

上一篇介绍了决策树之分类树构造的几种方法，本文主要介绍使用CART算法构建回归树及剪枝算法实现。主要包括以下内容： 1、CART回归树的介绍 2、二元切分的实现 3、总方差法划分特征 4、回归树的构建 5、回归树的测试与应用 6、剪枝算法 一、CART回归树的介绍 回归树与分类树 ...

(6,6)决定它对应的输出。第一维分量6介于5和8之间，第二维分量6小于8，根据此决策树很容易判断(6, ...

DecisionTreeRegressor---回归树 一.重要参数 criterion: 1）输入"mse"使用均方误差mean squared error(MSE)，父节点和叶子节点之间的均方误差的差额将被用来作为 特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失 ...