决策树算法之分类回归树 CART（Classification and Regression Trees）【2】

上一篇文章主要介绍了分类树，下面我们再一起来看一下回归树，我们知道，分类决策树的叶子节点即为分类的结果；同理，回归树的叶子节点便是连续的预测值。那么，同样是回归算法，线性回归和决策树回归有什么区别呢？区别在于，前者拟合的是一条直线，而后者却可以拟合非线性的数据，如下图中的数据就是用线性回归来拟合的： 当数据呈现非线性分布时，例如下面的数据，假设它统计了流行歌手的喜好程度和年龄的关系，该系数值在 1

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