Spark MLlib模型训练—回归算法 Decision tree regression
在机器学习中,决策树是一种常用且直观的模型,广泛应用于分类和回归任务。决策树回归 (Decision Tree Regression) 通过将数据集分割成多个区域,构建一棵树形结构,以预测目标变量的连续值。本文将详细探讨 Spark 中的决策树回归模型,包括其原理、使用场景、代码示例、参数解析以及模型结果的解读。
决策树回归的原理
决策树回归通过一系列的二元决策(如“是”或“否”)将特征空间划分为多个子空间,并在这些子空间内计算目标变量的平均值或其他统计量来进行预测。其核心思想是基于某一特征的某个值,将数据分割成两个子集,并递归地对每个子集继续进行分割,直到达到某个停止条件。
关键概念:
- 节点 (Node):表示对某个特征的一个决策。
- 根节点 (Root Node):决策树的起点。
- 叶节点 (Leaf Node):树的终点,表示最终的预测值。
- 深度 (Depth):树的最大层数,影响模型的复