RT在机器学习领域通常代表"回归树"（Regression Tree），它是一种用于建立预测模型的决策树算法。
回归树可以通过对输入数据进行划分，每个划分区域对应一个预测值，从而实现对连续型目标变量的预测。
回归树的构建通常基于分裂准则，如均方误差最小化，以找到最佳的分割点和划分规则。
在建立模型后，我们可以使用回归树来预测新的输入数据对应的目标变量值。这种方法在解释性强的同时也能提供较为准确的预测结果。
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RT是计算机领域的术语的意思，RT是 回归测试，是软件生命周期的一部分。一般用于完成了旧代码重编辑后，重新进行测试以确认修改没有引入新的错误或导致其他代码产生错误。
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