model tree

模型树（Model Tree）是一种集成学习方法，它结合了决策树和线性回归模型。模型树通过递归地分割数据空间，为每个分割区域构建一个线性回归模型来预测目标变量。这种方法具有灵活性和可解释性，可以处理非线性关系和交互效应。模型树的构建过程包括特征选择、节点划分和模型拟合。在实际应用中，模型树已被成功应用于各种领域，如金融、医疗和工程等。总之，模型树是一种强大的机器学习工具，可以帮助我们更好地理解和预测复杂的现实世界问题。