機器學習實戰-CART分類迴歸樹

樹迴歸           雖然線性迴歸有強大的功能，可是在遇到數據具備不少特徵時且特徵之間具備複雜的關係時，構建全局的模型就顯得比較難，並且也比較笨重，並且實際中處理的數據通常都是非線性的，不可能用全局線性模型來擬合任何數據。 一種可行的方法就是將數據集切分紅不少易建模的數據，首次切分後難以擬合就繼續切分，在這種切分方式下，樹結構和迴歸法就至關有用。       9.1 複雜數據的 局部建模 樹

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