回归树和模型树之间的区别

回归树和模型树都是机器学习中常用的算法，它们都是用于预测连续值的问题。但是，它们之间存在一些关键的区别。

首先，回归树是一种基于树结构的模型，它通过将数据集分割成不同的子集来预测目标变量。每个分割都是基于特征的不同值，并且每个分割都会产生一个新的子节点。回归树的目标是找到一个最佳的分割点，以便最小化预测误差。

相比之下，模型树是一种基于树结构的模型，它通过将数据集分割成不同的子集来预测目标变量。与回归树不同的是，模型树不是基于特征的不同值进行分割，而是基于模型的不同。每个分割都会产生一个新的子节点，并且每个子节点都有一个独立的模型。模型树的目标是找到一个最佳的模型，以便最小化预测误差。

总的来说，回归树和模型树都是用于预测连续值的问题，但它们的分割方式不同。回归树是基于特征的不同值进行分割，而模型树是基于模型的不同进行分割。