二叉回归树

二叉回归树是一种用于解决回归问题的机器学习算法，其核心思想是通过对特征空间的划分来拟合目标变量。与决策树类似，二叉回归树也采用递归的方式构建模型，每次将数据集划分为两个子集，并分别对这两个子集进行建模。不同的是，二叉回归树在每个节点处使用线性函数来进行预测，而不是像分类问题那样直接输出类别标签。此外，为了防止过拟合，二叉回归树还引入了剪枝策略，即在构建过程中删除一些不必要的分支。总的来说，二叉回归树是一种简单而有效的回归方法，适用于处理中等规模的数据集。