递归分区分析（Recursive Partitioning Analysis，RPA）是一种统计方法，主要用于分类和回归分析。它通过递归地将数据集分割成越来越小的子集，以寻找变量之间的依赖关系，并最终用于建立预测模型。
递归分区分析的基本步骤如下：
1. 选择初始变量：从所有候选变量中选择一个作为分割变量。
2. 分割数据：根据选择的分割变量，将数据集分割成两个子集。分割的方式可以是基于某个阈值，也可以是选择最优的分割点。
3. 递归分割：对分割得到的子集重复步骤1和步骤2，直到满足某个终止条件。终止条件可以是子集的大小、变量的重要性、模型复杂度等。
4. 建立模型：在递归分割过程中，可以建立决策树、随机森林、梯度提升树等模型。
递归分区分析具有以下特点：
自适应：递归分区分析能够自动选择重要的变量，并建立适合数据的模型。
可视化：递归分区分析的结果通常以树状图的形式呈现，便于理解和解释。
灵活：可以应用于分类和回归分析，并且可以处理不同类型的数据。
递归分区分析在实际应用中非常广泛，如医学诊断、信用评分、风险评估等领域。
