回歸決策樹

決策樹迴歸器是基於決策樹演算法的迴歸模型，用於預測連續型變數的取值。它透過建構一棵決策樹，將輸入的特徵空間劃分成若干個子空間，每個子空間對應一個預測值。在預測時，根據輸入特徵的取值，沿著決策樹自頂向下遞歸地尋找對應的葉節點，從而得到對應的預測值。決策樹迴歸器具有簡單易解釋、可處理多維特徵、適應非線性關係等優點，常被應用於房價預測、股價預測、產品銷售預測等領域。

決策樹回歸器演算法基於特徵空間劃分預測連續型變量，具體步驟如下：

##1.根據資料集中的特徵和目標變量，選擇一個最優的特徵作為根節點，將樣本集分成不同的子集。

對於每個子集，重複步驟1，選擇最佳特徵作為子節點，繼續將子集分成更小的子集，直到只剩下一個樣本或無法再分。

3.對於每個葉節點，計算樣本的平均值作為預測值。

4.在預測時，根據輸入特徵的取值，沿著決策樹自頂向下遞歸地尋找對應的葉節點，從而得到對應的預測值。

5.在選擇最優特徵時，通常會使用資訊增益、資訊增益比或基尼指數等指標來度量特徵的重要性。而在樣本分裂時，可以採用貪心演算法、剪枝演算法等來降低模型的複雜度和泛化誤差。

要注意的是，決策樹迴歸器容易出現過擬合問題，因此常常需要進行剪枝等操作來提高預測效能。

以上是回歸決策樹的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！