《机器学习实战》 第九章 树回归

      线性回归模型需要拟合所有样本（除局部加权线性回归外），当数据拥有众多特征且特征间关系十分复杂时，构建全局模型就显得太难了。一种可行的方法是将数据集切分成很多份易建模的数据，然后利用线性回归技术建模。如果首次切分后仍难以拟合线性模型就继续切分，在这种切分模式下，树结构和回归法相当有用。        CART（Classification And Regression Trees，分类回

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