决策树回归是通过对输入特征的不断划分来建立一棵决策树，每一步划分都基于当前数据集的最优划分特征。
它的目标是最小化总体误差或最大化预测精度，其构建通常采用自上而下的贪心搜索方式，通过比较不同划分标准来选择最优划分。
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