python机器学习决策树回归

决策树回归是一种使用树形模型来解决回归问题的方法。在决策树回归模型中，树上的叶子节点对应一个预测值，而非分类树模型中的分类。这种方法被称为回归树。决策树回归模型的核心算法是CART算法，它用于构建决策树。CART算法是一种经典的构建决策树的算法。虽然在实际应用中我们很少使用单纯的决策树回归模型，但是理解回归树对于进一步学习其他基于树模型的算法非常重要。在深度学习出现之前，树模型是高效模型的主要基础之一，比如随机森林、GBDT、Adaboost等等。可以说树模型在机器学习领域扮演着重要的角色。在Python的机器学习中，决策树回归可以通过使用相应的包或库来实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习——手把手教你用Python实现回归树模型](https://blog.csdn.net/TechFlow/article/details/106711418)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]