决策树回归是一种常用的机器学习算法，它通过构建一棵决策树来预测连续值。以下是一些关于决策树回归的基础知识和应用。
基本概念
- 决策树：一种树形结构，用于分类或回归。
- 回归：预测连续值。
- 决策树回归：使用决策树进行回归预测。
工作原理
- 选择特征：根据特征的重要性和信息增益选择特征。
- 划分数据：根据选择的特征将数据划分为子集。
- 递归：重复步骤1和2，直到满足停止条件。
- 预测：使用决策树进行预测。
优势
- 易于理解：决策树的可视化表示使得理解和解释模型变得容易。
- 无需特征缩放：决策树对特征缩放不敏感。
- 处理非线性关系：决策树可以很好地处理非线性关系。
应用
- 房价预测
- 股票价格预测
- 客户流失预测
扩展阅读
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决策树示例