當資料不是離散型變數而是數值或者連續值時，可以用回歸樹模型進行劃分。回歸樹模型的本質是對樣本空間的劃分。劃分的區域不相交的子區域。
注意：區域rj中的樣本的結果是所有的樣本點取平均得到的結果。rss的偏差，這個是指預估結果和真實結果的差異。yi是真實值，yrj是指預估值（最小二分法）。為什麼計算量大？空間劃分有n種，那n種劃分方式都要這麼做就很難了。
那麼，要找到乙個可行方法：遞迴二分法。
自頂向下的貪婪式遞迴方案：遞迴二分法
回歸樹剪枝
回歸樹也會有過擬合的風險，需要做剪枝。
解決方法：新增正則量。
當樹長得時候，葉子節點會越來越多。那麼，公式左邊是負責擬合度，右邊負責泛化。α是超引數，通過交叉驗證去選擇。
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