我有一个数据，我在其上应用决策回归树，因为它可以提供更好的数值来预测房价。我有近 45 个以价格为目标值的功能。使用线性回归，我得到了错误的猜测，而决策回归树（右图）产生了更好的猜测，如图所示。

所以，我不明白它有什么帮助。我的意思是在线性回归中，我可以在训练数据后得到一个公式y = intercept+0.343543+0.23423+0.3242+....。但我想知道我是否使用决策回归树得到相同/相似的表示？如果没有，它怎么会有用？

我不能简单地使用它，也就是说，我不能写一个带45参数的函数。在这个功能中，我可以很容易地预测价格。

我很困惑。