模型树——就是回归树的分段常数预测修改为线性回归 对于非线性回归有较好的预测效果

说完了树回归，再简单的提下模型树，因为树回归每个节点是一些特征和特征值，选取的原则是根据特征方差最小。如果把叶子节点换成分段线性函数，那么就变成了模型树，如（图六）所示：

（图六）

（图六）中明显是两个直线组成，以X坐标（0.0-0.3）和（0.3-1.0）分成的两个线段。如果我们用两个叶子节点保存两个线性回归模型，就完成了这部分数据的拟合。实现也比较简单，代码如下：

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1. def linearSolve(dataSet):   #helper function used in two places
2. m,n = shape(dataSet)
3. X = mat(ones((m,n))); Y = mat(ones((m,1)))#create a copy of data with 1 in 0th postion
4. X[:,1:n] = dataSet[:,0:n-1]; Y = dataSet[:,-1]#and strip out Y
5. xTx = X.T*X
6. if linalg.det(xTx) == 0.0:
7. raise NameError(‘This matrix is singular, cannot do inverse,\n\
8. try increasing the second value of ops‘)
9. ws = xTx.I * (X.T * Y)
10. return ws,X,Y
11. def modelLeaf(dataSet):#create linear model and return coeficients
12. ws,X,Y = linearSolve(dataSet)
13. return ws
14. def modelErr(dataSet):
15. ws,X,Y = linearSolve(dataSet)
16. yHat = X * ws
17. return sum(power(Y - yHat,2))

代码和树回归相似，只不过modelLeaf在返回叶子节点时，要完成一个线性回归，由linearSolve来完成。最后一个函数modelErr则和回归树的regErr函数起着同样的作用。

谢天谢地，这篇文章一个公式都没有出现，但同时也希望没有数学的语言，表述会清楚。

数据ex00.txt：

0.036098 0.155096

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参考文献：

[1] machine learning in action.Peter Harrington