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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  K4 V7 |# \. I% j9 a### 最小二乘回归树的基本原理

% [: N; M- @8 {# t7 G1 x# {& x1 d1. **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。
2 t. ^1 F. X  R+ J0 k. m2. **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。
  q" y. W$ s, q/ \& }  X- g* R3. **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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