迴歸樹與基於規則的模型(part2)--簡單迴歸樹

學習筆記,僅供參考,有錯必糾


迴歸樹與基於規則的模型


簡單迴歸樹


簡單迴歸樹將數據劃分爲若干組,其中組內的樣本點在結果變量取值上具有一定的同質性。爲了實現這種同質性劃分,迴歸樹需要決定:

  • 用於切分的預測變量及對應的切分點
  • 樹的深度或複雜度
  • 最終節點上的預測方程

在這裏,我們首先關注最終節點爲常數的模型。

構建迴歸樹有許多不同的方法,其中,最常用的就是the classification and regression tree (CART) methodology of Breiman.

對於迴歸問題,模型首先從完整的數據集S開始,搜索每一個預測變量的每一個不同的取值,以此將數據劃分爲兩組(S1,S2S_1,S_2

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