回归树

一、参数、属性、接口几乎和分类树相同）

二、回归树没有标签分布均衡问题，没有class_weight

三、参数criterion差异

1、="mse"，均方误差

1）父节点和子节点均方误差的差额，本质是样本真实数据和回归结果的差异。

2）在回归树中，MSE是分枝质量衡量指标、回归树回归质量衡量指标。越小越好。

3）回归树接口score返回的是R平方，不是MSE，取值为负无穷到1，MSE总为正，sklearn中为负值

2、="friedman_mse"，费尔德曼均方误差

3、="mae"，绝对平均误差

回归树：参数、属性和接口

criterion

回归树衡量分枝质量的指标，支持的标准有三种： 1）输入"mse"使用均方误差mean squared error(MSE)，父节点和叶子节点之间的均方误差的差额将被用来作为 特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失

2）输入“friedman_mse”使用费尔德曼均方误差，这种指标使用弗里德曼针对潜在分枝中的问题改进后的均方误差

3）输入"mae"使用绝对平均误差MAE（mean absolute error），这种指标使用叶节点的中值来最小化L1损失 属性中最重要的依然是feature_importances_，接口依然是apply, fit, predict, score最核心。

在回归树中，MSE不只是我们的分枝质量衡量指标，也是我们最常用的衡 量回归树回归质量的指标，当我们在使用交叉验证，或者其他方式获取回归树的结果时，我们往往选择均方误差作 为我们的评估（在分类树中这个指标是score代表的预测准确率）。在回归中，我们追求的是，MSE越小越好。然而，回归树的接口score返回的是R平方，并不是MSE。

y尖儿是标签的平均值。虽然均方误差永远为正，但是sklearn当中使用均方误差作为评判标准时，却是计算”负均方误 差“（neg_mean_squared_error）。这是因为sklearn在计算模型评估指标的时候，会考虑指标本身的性质，均 方误差本身是一种误差，所以被sklearn划分为模型的一种损失(loss)，因此在sklearn当中，都以负数表示。真正的 均方误差MSE的数值，其实就是neg_mean_squared_error去掉负号的数字。