我需要一些帮助来理解回归树和线性模型树之间的区别。

此致

@Shahzad

回答：

线性模型树是一种决策树，每个叶节点包含一个线性函数模型，而在经典的回归树（例如CART）中，每个叶节点考虑的是响应变量的样本均值（因此是一个常数）。线性模型树可以被视为一种局部加权回归，而回归树则是分段常数回归。

关于线性模型树的更多信息，您可以参考

Torgo, L. 回归树叶节点的功能模型. 在 第14届国际机器学习会议论文集, 第385-393页. Morgan Kaufmann, 1997.