☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
决策树回归器是一种基于决策树算法的回归模型，用于预测连续型变量的取值。它通过构建一棵决策树，将输入的特征空间划分成若干个子空间，每个子空间对应一个预测值。在预测时，根据输入特征的取值，沿着决策树自顶向下递归地查找对应的叶节点，从而得到相应的预测值。决策树回归器具有简单易解释、可处理多维特征、适应非线性关系等优点，常被应用于房价预测、股票价格预测、产品销量预测等领域。
树表格
树形表格，简单实用
41 查看详情
决策树回归器算法基于特征空间划分预测连续型变量，具体步骤如下：
1.根据数据集中的特征和目标变量，选择一个最优的特征作为根节点，将样本集分为不同的子集。
对于每个子集，重复步骤1，选择最佳特征作为子节点，继续将子集分为更小的子集，直到只剩下一个样本或无法再分。
3.对于每个叶节点，计算样本的平均值作为预测值。
4.在预测时，根据输入特征的取值，沿着决策树自顶向下递归地查找对应的叶节点，从而得到相应的预测值。
5.在选择最优特征时，通常使用信息增益、信息增益比或基尼指数等指标来度量特征的重要性。而在样本分裂时，可以采用贪心算法、剪枝算法等来降低模型的复杂度和泛化误差。
需要注意的是，决策树回归器容易出现过拟合问题，因此常常需要进行剪枝等操作来提高预测性能。
以上就是回归决策树的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/432413.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
