回归树可以用于处理线性回归模型的数据，其主要思想是将数据集切分成小的块，并选取一个最佳的切分点来进行划分，直到获得一个满足条件的结果。在回归树中，叶节点代表预测值，在划分时选择切分点来最小化预测值的方差。与此相比，线性回归模型是通过最小化残差平方和来寻找拟合直线。如果想要更深入地学习回归树的应用，可以阅读《The Elements of Statistical Learning》一书。
如何使用回归树来处理线性回归模型的数据？
我最近开始学习机器学习，学习到了回归树的内容。但是我不太理解回归树如何处理线性回归模型的数据，似乎有点矛盾。我想请教一下各位老师，回归树是如何处理线性回归模型的数据的，有没有什么比较好的资料或教程可以推荐？谢谢！
提问时间：2023-07-31 07:04:26
编辑时间：2023-07-31 07:04:28
提问者：
Enchanted_Garden
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1回答时间：2023-07-31 07:04:31
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