分类树和回归树的区别在哪里？

轩辕小不懂发布于 2021-09-18 14:34

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Nen 2021-09-18 14:41

- 程序员

分类树以C4.5为例，在对一个特征进行划分时，是穷举这个特征的每一个阈值，找到使得特征<=阈值和特征>阈值分成的两个分支的熵的最大值，按照该标准分支得到两个新的节点，用同样的方法继续分支，直到得到种类唯一的叶子节点，或者达到预设的终止条件为止。

回归树的流程是类似分类树的，区别在于划分时的标准不再是最大熵，而是最小化均差，如果节点的预测值错的越离谱，均方差越大，通过最小化均差能够找到最可靠的分支依据。