回归树模型

目录

  • 一、回归树模型vs决策树模型:
  • 二、回归树模型的叶结点:
  • 三、如何决定每个非叶结点上的特征类型:

本文只介绍回归树模型与决策树模型的区别。如需了解完整的理论,请看链接:决策树模型笔记

一、回归树模型vs决策树模型:

  • 回归树模型是决策树模型的推广。
  • 决策树模型解决的是分类问题,预测结果只有有限种可能性,而回归树模型解决的是回归问题,即预测结果是一个实数。

二、回归树模型的叶结点:

回归树模型同决策树模型,叶结点用来保存该路径上的预测结果,那回归树模型叶结点取值如何填写?

以预测动物的体重案例为例:一般在训练过程中,叶结点的取值为当前结点样本集的平均值
在这里插入图片描述

三、如何决定每个非叶结点上的特征类型:

决策树模型使用熵来计算信息增益,进而选择结点的特征,回归树模型使用方差(Variance)替代了熵来计算信息增益。

对于信息增益的计算思路同决策树模型:

在这里插入图片描述

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