sklearn 决策树回归

在sklearn中，决策树回归是通过构建回归树来进行预测的。回归树的结构与分类树类似，但在叶节点上存储的是一个连续值，而不是离散的类别。通过对特征的逐层划分，回归树可以将输入的样本分成不同的区域，并为每个区域预测一个连续的输出值。

决策树回归的基本概念包括：
1. 回归树的构建：从根节点开始，按照决策树的分类属性逐层往下划分，直到叶节点，获得分类结果。
2. 分裂准则：决策树回归使用的分裂准则一般是最小化平方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）。
3. 剪枝：为了防止过拟合，决策树回归可以通过剪枝操作来降低模型复杂度。

在sklearn中，可以使用DecisionTreeRegressor类来构建决策树回归模型。通过fit方法传入训练数据，模型会自动学习并构建回归树。然后可以使用predict方法对新的数据进行预测，得到连续的输出值。

总结起来，sklearn的决策树回归是一种基于回归树的预测方法，通过对特征的逐层划分，将输入的样本分成不同的区域，并为每个区域预测一个连续的输出值。它是一种灵活且易于解释的预测模型，适用于处理连续型的目标变量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [sklearn中的决策树（回归）](https://blog.csdn.net/qq_33761152/article/details/123976106)[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: 50%"]
- *2* [机器学习--sklearn之决策树（分类+回归）](https://blog.csdn.net/qq_36758914/article/details/104298371)[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: 50%"]
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