Árvores de Regressão versus Árvores de Classificação

Diferenças primárias
1. As árvores de regressão são usadas quando a variável dependente é contínua. As árvores de classificação são usadas quando a variável dependente é categórica.
2. Nas árvore de regressão, o valor obtido pelos nós de término nos dados de treinamento é o valor médio das suas observações. No caso da árvore de classificação, o valor (classe) obtido pelo nó de término nos dados de treinamento é a moda das suas observações.
Semelhanças
1. Ambas as árvores dividem o espaço preditor (variáveis independentes) em regiões distintas e não sobrepostas.
2. Ambas as árvores seguem uma abordagem “top-down” e “gananciosa” conhecida como divisão binária recursiva (“recursive binary splitting”)
3. Em ambos os casos, o processo de divisão resulta em árvores totalmente crescidas até que os critérios de parada sejam atingidos.

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