小编ben*_*100的帖子

我的理解是：

1）将回归树中每个叶子的目标值计算为训练期间到达该叶子的实例的目标值的平均值。

2）模型树中每片叶子的值是使用特征子集的线性函数，通过对训练期间到达该叶子的实例执行线性回归来确定。

scikit中的tree.DecisionTreeRegressor是学习回归树还是模型树？