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决策树回归模型是机器学习中的一种重要算法。它专门用于预测连续的数值型目标变量，比如房价、温度或销售额。与分类问题不同，回归问题的目标是预测具体的数值。决策树通过构建一个树状的层次结构来实现这一目标。
决策树的分裂过程是构建模型的关键步骤。算法会遍历所有可能的特征和阈值，寻找最佳的分裂点。分裂的目标是使得分裂后的子集内部数据更加纯净，也就是说子集内目标值的方差要尽可能小。这个过程会递归进行，直到满足停止条件，比如达到最大深度或节点内样本数过少。
当数据最终落入某个叶节点时，该叶节点需要给出具体的预测值。在回归问题中，叶节点的预测值通常是所有落入该节点的训练样本目标值的平均值。例如，如果一个叶节点包含5个样本，它们的目标值分别是12.5、15.2、13.8、14.1和16.0，那么该叶节点的预测值就是这些值的平均数14.32。
现在让我们看看决策树如何对新数据进行预测。假设我们有一个新的数据点：年龄25岁，收入4000元。预测过程从根节点开始，首先判断年龄是否小于等于30，答案是是，所以走左分支。接下来判断收入是否小于等于5000，答案也是是，继续走左分支，最终到达叶节点，得到预测值3200。
总结一下，决策树回归模型是一种强大而直观的机器学习算法。它的主要优点包括易于理解和解释、能够处理非线性关系、不需要复杂的数据预处理。但同时也存在一些缺点，比如容易过拟合、对数据变化敏感等。决策树回归广泛应用于房价预测、股票分析、销售预测等各个领域，是机器学习中不可或缺的基础算法。