决策树
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了决策树相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
树的节点将要预测的空间划分为一系列简单域，划分预测空间的规则可以被建模为一棵树，所以这种方法也叫决策树方法。
bagging，随机森林，boosting 是多棵决策树组合起来采用投票方式产生一个预测结果的方法。
以树为基础的方法可以用于回归和分类。
回归树：
输出是一个实数，如房子的价格等。
回归树是将特征空间划分为若干个区域，在每个区域里进行预测。假设被分为了M个部分，$C_m$是第m个部分的值。
预测值 $y = \sum_{m=1}^M C_m I(x \in R_m)$
分类树：
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