如何计算回归决策树的输出

Question

在对回归树进行所有可能的拆分后，我试图理解。你最终得到终端节点，那么你需要计算输出以获得回归估计。在这种情况下，规则是什么，是对终端节点中的观察进行平均还是在有多个终端节点时使用某种加权平均？！

Answer 1

是的，没错。您只需取节点中值的平均值。为什么这有意义？

决策树实际上将您的数据划分为方形（超）框。假设您的框（节点）在我们的训练集中具有以下值[2,3,4]，那么当我们得到一个新的数据点时，我们遍历树并在那个框中结束，我们应该为新数据分配哪个值？好吧，平均而言，如果我们将值的平均值 [2,3,4] 即 3 分配给新数据，我们会得到最小的错误。