回帰ツリーの背景

回帰ツリーは、サブセットであるブランチ、ノード、およびリーフにデータを分割します。ディシジョン・ツリーと同様に、回帰ツリーはターゲット属性値の分散が減るような分岐を選択します。そのため、ターゲット属性値をリーフの平均値から予測できます。

結果のモデルは区分的に一定です。モデルには、ツリー構造によってドメインが分割された領域に割り当てられる固定の予測値があります。

回帰ツリー・モデルの作成と使用には、回帰ツリーのアルゴリズムに関する次のサブタスクが含まれます。