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CART回归树用于解决回归问题，

它与CART分类树极为相似，仅是在CART分类树上做一些修改，

本文介绍CART回归树，通过本文，了解CART回归树是如何利用决策树解决回归问题的。

  01. CART回归树  

在了解CART分类树的基础上，回归树的学习非常容易。
回归与分类的不同，在于回归树的输出变量y为连续数值变量
因此，在分类树的基础上，稍作修改就是CART回归树

   02. 回归树相对于分类树的修改   

整体算法类似于CART分类树，关键有以下两点修改：
 
 （1）输出类型的修改  
 叶子节点输出的不是类别
 而是节点上所有y的均值 

（2）分割评估函数的修改
构树过程中节点分割评估不用基尼指数，
改用 平方差
  

备注：本文参考自 李航《统计学习方法》

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