机器学习实战-CART分类回归树

树回归           虽然线性回归有强大的功能，可是在遇到数据具备不少特征时且特征之间具备复杂的关系时，构建全局的模型就显得比较难，并且也比较笨重，并且实际中处理的数据通常都是非线性的，不可能用全局线性模型来拟合任何数据。 一种可行的方法就是将数据集切分红不少易建模的数据，首次切分后难以拟合就继续切分，在这种切分方式下，树结构和回归法就至关有用。       9.1 复杂数据的 局部建模 树

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