最小二乘回归树生成算法

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最小二乘回归树（Least Squares Regression Tree, LST）是一种基于决策树的回归方法，它通过最小化目标变量与预测值之间的平方误差来生成回归树。这种方法适用于处理非线性关系的数据，并且能够提供易于解释的模型。
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9 n% \* s) t6 f0 e7 F### 最小二乘回归树的基本原理
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1. **节点分割**：通过选择一个特征及其分割点，来最小化该节点上样本的平方误差，从而生成分支。
& z- l( p/ |& y4 s+ G, s2. **终止条件**：继续分割直到达到某个条件，例如节点中的样本数少于某个阈值，或是达到最大树深。
4 S- P* F- r" t- l# O. T' a  }3. **预测值的计算**：终端节点的预测值通常为该节点中所有样本的平均值。
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