决策树回归模型与实现 决策树回归模型与实现

决策树回归

决策树

基本算法原理

核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。例如预测某人薪资：

年龄：分为少年人（编号为1）、中年人（编号为2）以及老年人（编号为3）。
学历分为大学本科学历（编号为1）、研究生学历（编号为2）以及博士学历（编号为3）。
经历分为刚刚进入职场（编号为1）、普通工作经历（编号为2）、有经验的老手（编号为3）以及资深骨灰级玩家（编号为4）。
性别分为男性（编号为1）和女性（编号为2）。

    样本数量非常庞大  100W个样本
    
    换一种数据结构，来提高检索效率
    
    树形结构
    
    回归 ：  均值
    分类 ： 投票(概率)

为了优化搜索效率，在处理样本数据时采用树形数据结构：
$年龄=1\left{ \begin{aligned} 学历1 \ 学历2 \ 学历3 \ \end{aligned} \right. \quad\quad 年龄