目的：拿到統計的房價 有房子特徵屬性
拿到一個二手房 我們要評估房子的價值
二分法 ：在只有一個特徵的時候，找到一個劃分點 能夠和統計得到數據之間差值最小
計算當前劃分點的平均平方的誤差 來找到最佳的劃分點
輸入 輸出
有很多特徵 ，那麼我們應該先從哪一個特徵開始劃分
對於每一個節點：
對每一個特徵：
對每一個特徵的值：將數據分成兩部分
計算切分切方誤差
求最佳切分點
求最佳的切分特徵
如果迴歸數特別深又枝繁葉茂，可能會過你合
避免過擬合的技術：預剪枝（設置最大深度，葉節點數據數量)
後剪枝（合併葉節點，比較合併之後在測試集上的MSE 是不是會增加）
超參數調優
劃分不同的測試集交叉驗證
集成GBDT 用多個樹來預測 每個樹超參樹
樹kaggle 29/17
縱向技術選型 爬蟲—— 聚集數據挖掘獲取
用戶特徵——特徵工程——數據分析
deeplearning——算法優化
備：想要獲取本節錄播視頻：以及美團點評獨家項目分享 關注【AI研習】公眾號對話框回覆關鍵詞：“房價預測”
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由國防科大退出現役的專家教授級團隊傾力打造，從事以人工智能、大數據為主的高科技教育直播，一週六節在線直播 想聽課同學回覆”進群“ 獲取聽課鏈接
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