简单介绍树回归的算法原理
【摘要】简单介绍树回归的算法原理线性回归方法可以有效的拟合所有样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时
简单介绍树回归的算法原理
线性回归方法可以有效的拟合所有样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时，构建全局模型的想法一个是困难一个是笨拙。此外，实际中很多问题为非线性的，例如常见到的分段函数，不可能用全局线性模型来进行拟合。
树回归将数据集切分成多份易建模的数据，然后利用线性回归进行建模和拟合。
构建回归树算法伪代码：
寻找当前最佳待切特征和特征值并返回
如果当前最佳特征没有找到，不可切分，则把当前结点的数据均值作为叶节点
否则用最佳特征和特征值构建当前结点
切分后的左右节点分别递归以上算法
寻找最佳特征算法伪代码：
如果该数据集的特征值只有一种，不可切分，返回当前结点的数据均值作为特征值
否则重复一下步骤直到找到最小总方差
遍历每一列
遍历每列的值
用该值切分数据
计算总方差
如果总方差差值小于最初设定的阈值，不可切分
如果左右样本数小于最初设定的阈值，不可切分
否则返回最佳特征和最佳特征值。
需要输入的参数有：数据集，叶节点模型函数（均值），误差估计函数（总方差），允许的总方差最小下降值，节点最小样本数。
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