回歸樹是什麼意思

回歸樹（Regression Tree）是一種用於回歸分析的決策樹。它將數據分類為多個分類，並根據這些分類來預測因變量的值。回歸樹可以用來解釋數據中的非線性關係，並且可以處理數據中的互動作用和複雜性。

回歸樹的生成過程如下：

1. 從數據集中選擇一個特徵，並將數據分成兩個子集。
2. 對於每個子集，重複步驟1，直到達到停止條件（例如，子集的大小，或者樹的深度）。
3. 使用生成好的樹來預測因變量的值。

回歸樹的優點是它們很容易解釋，並且可以處理數據中的互動作用和複雜性。但是，回歸樹也有缺點，例如，它們可能會過擬合數據，並且可能會忽略數據中的重要特徵。