代码chaid_数据分析模型5——决策树（Decision Tree），分而治之算法模型之回归树...

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我是靠谱客的博主单身抽屉，最近开发中收集的这篇文章主要介绍代码chaid_数据分析模型5——决策树（Decision Tree），分而治之算法模型之回归树...，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

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前面我们已经介绍了ID3，C4.5，CART，CHAID分类树构建方法，这次我们来介绍回归树。分类树主要是对类别型的目标字段构建，而回归树主要针对目标字段是数值型的来构建模型。

对于ID3，C4.5和C5.0来说，只能用于构建分类树，不能建立回归树，而CHAID要求更为严格，输入字段都必须是类别型。只有CART方法，目标字段既可以是类别型，也可以是数值型。当目标字段是类别型时，CART用的Gini方法进行字段选择，用验证数据集来砍树。当目标字段是数值型时，也就是叶节点是一个value时，CART方法构建的就是Regression Tree。

下面我们使用房价预测的案例来说明CART方法是怎么运行的。输入字段有5个，location是房屋位置，type是房屋的形态(attached公寓，Detached独立屋)，Miles是距离学校的距离，SF是房子的大小，CM是否社区型房子(通常户数越少越贵)。目标字段就是房价。

如果我们拿到上述的数据后，被要求做一个特定房价的预测，你会怎么做？最简单的一种方法就是算一下10个房屋的平均价作为我们的预测值，但是偏差会比较大。回归树可以用来解决这个问题。

根据Location的不同，我们可以把10所房屋分成Urban和Rural两类，分别计算其平均值。现在我们再次来预测房屋价格，比如ID为1的房屋我们预测为252K，虽然低估了其实际价格，但是比没有分支的情况已经改进，误差降低很多