回归决策树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。回归决策树具有简单易解释、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。
回归决策树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，回归决策树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。
以上是回归决策树的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
