python - sklearn 的 DecisionTreeRegressor 的回归预测是一个简单的平均值吗？

Question

我试图弄清楚决策树回归预测是如何生成的。在我介绍的文档中没有详细解释。

来自预测函数 的sklearn DecisionTreeRegressor 文档：

对于分类模型，返回 X 中每个样本的预测类别。对于回归模型，返回基于 X 的预测值。

那么，预测是根据新 X 值落入的叶节点的输出的简单平均值还是其他方式？

标签： pythonmachine-learningscikit-learnrandom-forestdecision-tree

Answer 1

如 sklearn文档中所述（在最后一段中），sklearn 使用 CART 算法。并且如此处所述（幻灯片 29）CART 仅输出样本落入的叶节点的平均值。