树分类、线性回归和树回归的感性认知

假设一个数据集：

样本：n个人

特征：m个特征（体重、身高等）

类别：男，女

预测值：健康系数（范围0~100）

分类的目的：把n个人分成男，女两堆（二分类）

分类

决策树

多次二分类。假设在某次分类中选用体重作为分类特征，50kg作为阈值，那么大于50kg的人进入左子树，其余人进入右子树。对于每棵子树的人，继续选用剩下特征进行分类直到满足停止条件，最后每个叶结点的类别由该结点下所有样本中的多数类决定。

逻辑回归

发给每个人一个卡片，卡片上有m个数字，对应m个特征。每个人将特征值和对应的数字相乘再求和得到一个数值，这个值经过sigmoid函数过滤，大于0.5分类为男，否者为女。（这n个人的卡片数字都是一样的，他们在同一个逻辑回归模型下）

回归

线性回归

现在告诉每个人一个健康系数，作为回归要预测的值。同样发给每个人一张卡片，每个人将特征值和对应的数字相乘再求和得到的数值，作为对健康系数的预测值。（这n个人的卡片上数字都是一样的，他们在同一个线性回归模型下）

回归树

同样告诉每个人一个健康系数。同决策树，先做多次二分类，最后每个叶结点对应的不再是类别，而是该结点下所有样本的健康系数均值，作为对这些样本健康系数的预测。

模型树

告诉每个人健康系数，同时还发给他们卡片。同决策树，多次二分类后，叶结点对应的是一个卡片，这个卡片上的m个数字是由结点下所有样本决定的（这n个人的卡片数字不都是一样的，只有同一个叶结点下的人拿到的卡片数字一样）