sklearn的DecisionTreeRegressor的回归预测是简单的平均值吗？

Question

我正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。

通过预测函数上的sklearn DecisionTreeRegressor documentation：

  

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

那么，预测是根据新X值所属的叶节点输出的简单平均值进行的，还是采用其他方式？

Answer 1

如sklearn documentation（在上一节中所述）中，sklearn使用CART算法。正如here（幻灯片29）所述，CART仅输出样本所属的叶子节点的平均值。