Python 机器学习算法实践：树回归

新媒体管家点击上方“程序员大咖”，选择“置顶公众号”关键时刻，第一时间送达！ 前言最近由于开始要把精力集中在课题的应用上面了，这篇总结之后算法原理的学习先告一段落。本文主要介绍决策树用于回归问题的相关算法实现，其中包括回归树(regression tree)和模型树(model tree)的实现，并介绍了预剪枝(preprune)和后剪枝(postprune)的防止树过拟合的技术以及实现。最后对回归树和标准线性回归进行了对比。正文在之前的文章中我总结了通过使用构建决策树来进行类型预测。直观来看树结构最容易对分类问题进行处理，通过递归我们在数据中选取最佳分割特征对训练数据进行分割并进行树分裂最终到达触底条件获得训练出来决策树，可以通过可视化的方式直观的 ………………………………