迴歸樹是什麼意思

迴歸樹（Regression Tree）是一種用於迴歸分析的決策樹。它用於建模因變量（目標變量）和多個自變量（解釋變量或特徵）之間的關係。迴歸樹的基本思想是將數據集分為多個部分（子集），以便於每個子集中的數據都具有相對較小的變異性，並且因變量在子集中的預測值相對較為穩定。

迴歸樹的生成過程是一個分類過程，它通過選擇最佳特徵和分割點將數據集分割成多個部分。這個過程重複進行，直到達到預定的停止條件，例如子集的大小達到某個閾值，或者樹的深度達到某個限制。

在迴歸樹中，每個節點代表一個數據集，而每個分枝代表一個特徵測試。葉子節點則包含預測的因變量值。迴歸樹的預測結果是通過對葉子節點的預測值進行加權平均得到的。

迴歸樹有時也被稱為分類和迴歸樹（CART），因為它既可以用於迴歸分析，也可以用於分類分析。在分類問題中，迴歸樹會在葉子節點上預測類別，而不是數值。

迴歸樹的一個優點是它能夠處理非線性的關係，並且可以處理不同規模和類型的特徵。此外，迴歸樹也容易解釋，因為它們可以揭示數據中的結構，並提供數據分類或預測的直觀解釋。

然而，迴歸樹也可能會過擬合數據，特別是在特徵空間中存在大量特徵時。為了避免過擬合，通常會使用樸素迴歸樹的變體，例如隨機森林或提升樹。這些方法通過集成多個迴歸樹來提高模型的穩定性和泛化能力。