决策树回归是一种常用的机器学习算法，它通过构建树形模型来预测连续值。下面将为您介绍决策树回归的基本概念和应用。
基本原理
决策树回归的核心思想是将数据集分割成越来越小的子集，直到每个子集都只有一个数据点或者满足停止条件。每个节点代表一个特征，每个分支代表一个决策规则。
应用场景
- 预测房价
- 股票价格预测
- 用户行为分析
优势
- 易于理解
- 可视化
- 不需要大量数据
操作步骤
- 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，进行特征工程。
- 选择特征：选择用于构建决策树的特征。
- 构建决策树：使用算法（如CART或ID3）构建决策树。
- 评估模型：使用交叉验证等方法评估模型性能。
示例代码
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
# 创建决策树回归模型
regressor = DecisionTreeRegressor()
# 训练模型
regressor.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = regressor.predict(X_test)
扩展阅读
想要了解更多关于决策树回归的信息，可以阅读《决策树回归详解》。
决策树示例