回归树模型初步
当数据不是离散型变量而是数值或者连续值时，可以用回归树模型进行划分。回归树模型的本质是对样本空间的划分。划分的区域不相交的子区域。
回归树模型的构建方法
注意：区域Rj中的样本的结果是所有的样本点取平均得到的结果。RSS的偏差，这个是指预估结果和真实结果的差异。yi是真实值，yRj是指预估值（最小二分法）。为什么计算量大？空间划分有n种，那n种划分方式都要这么做就很难了。
那么，要找到一个可行方法：递归二分法。
自顶向下的贪婪式递归方案：递归二分法
那么，RSS同时会满足划分的两边的偏差最小。并且只考虑现在划分的两个区域。
回归树剪枝
回归树也会有过拟合的风险，需要做剪枝。
解决方法：添加正则量。
当树长得时候，叶子节点会越来越多。那么，公式左边是负责拟合度，右边负责泛化。α是超参数，通过交叉验证去选择。