处理连续数值输出：决策树回归适用于预测连续数值输出，例如房价、销售额等。它可以根据输入特征的值预测一个连续的数值。非线性关系建模：决策树回归可以捕捉和建模非线性关系。它不仅可以处理简单的线性关系，还可以适应复杂的非线性数据模式。解释性强：决策树回归提供了直观的决策规则和可视化能力。我们可以通过观察决策树的分支和节点来解释模型的决策过程，了解哪些特征对预测结果的影响最大。鲁棒性：决策树对于异常值和噪声数据相对较为鲁棒。它的决策过程不依赖于线性关系或统计假设，因此对于数据中的一些异常值或离群点能够相对容忍。高拟合能力：决策树可以自动选择最佳的特征和切分点，从而构建一个适应性较好的模型。它能够适应复杂的数据模式，包括非线性、交互作用和多重特征之间的关系。容易过拟合：决策树容易过拟合训练数据，尤其是当树的深度较大时。为了避免过拟合，可以使用正则化方法、剪枝等技术来限制决策树的复杂性。需要注意参数调节：决策树回归有一些参数和超参数需要调节，例如最大深度、最小样本拆分等。合理调节这些参数可以控制决策树的复杂性和泛化能力，以获得更好的性能。