回归树

回归树，就是用树模型做回归问题，每一片叶子都输出一个预测值。预测值一般是叶子结点所含训练集输出的均值。 回归树的分支标准：标准方差（Standard Deviation）。 回归树使用某一特征将原集合分为多个子集，用标准方差衡量子集中的元素是否接近，越小表示越接近。 首先计算根节点标准方差： 使用标准方差来确定分支，以计算Outlook分支后的标准方差为例： 同理可计算其他特征的标准差，并得到方差

>>阅读原文<<