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我的理解是:
在回归树中:每个叶子的目标值计算为在训练期间到达该叶子的实例的目标值的平均值。
在模型树中:每个叶子的值都是使用特征子集的线性函数，通过对训练期间到达该叶子的实例执行线性回归来确定。
scikit-learn 中的 tree.DecisionTreeRegressor 是回归树还是模型树？
最佳答案
你的理解是对的。在数学上，回归树表示 piecewise constant function ，而(线性)模型树是 piecewise linear function .
DecisionTreeRegressor 是一个回归树。
关于python - tree.DecisionTreeRegressor 是模型树还是回归树？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23986164/
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