决策树回归是一种常用的机器学习算法，它通过构建决策树模型来对数据进行预测。以下是一些关于决策树回归的教程，帮助你更好地理解和应用这一算法。

基础概念

  1. 决策树：决策树是一种树形结构，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个决策规则。
  2. 回归：回归分析是一种预测连续值的统计方法。

教程列表

  1. [决策树回归基础](/ml-projects/tutorials/decision-trees/regression basics)
  2. 如何构建决策树回归模型
  3. 决策树回归的应用实例
  4. 决策树回归的优缺点

实例分析

下面是一个简单的决策树回归实例，假设我们要预测房价。

数据集：

特征1 特征2 目标
1 2 3
2 3 4
3 4 5

决策树：

| 特征1 |
| --- |
| <= 2 |
| | 特征2 |
| | --- |
| <= 3 |
| | | 目标 = 3
| | 否 |
| | | 目标 = 4
| 否 |
| | 特征2 |
| | --- |
| <= 4 |
| | | 目标 = 5
| | 否 |
| | | 目标 = 6

总结

决策树回归是一种简单易用的机器学习算法，适合处理回归问题。希望以上教程能帮助你更好地理解和应用决策树回归。

决策树回归示例