recursive partitioning是什么

Recursive partitioning 是一种机器学习算法，它可以用于分类和回归任务。它通过将数据集递归地划分成更小的子集，并在每个子集上应用相同的分割规则来构建决策树。在每个节点上，算法选择最佳的特征来划分数据集，以最大程度地提高预测准确性。通过反复执行这个过程，算法最终构建出一个决策树模型，可以用于预测新的数据点的类别或数值。Recursive partitioning 算法具有较高的灵活性和易解释性，因此被广泛应用于各种领域，如金融、医疗和生物学等。