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我需要一些帮助来理解回归树和线性模型树之间的区别。
问候
沙赫扎德
最佳答案
线性模型树是每个叶子中具有线性函数模型的决策树，而在经典回归树(例如 CART)中，它是每个叶子中统计单位的响应变量的样本均值(因此，常数)正在考虑中。线性模型树可以看作是局部加权回归的一种形式，而回归树是分段常数回归。
更多关于线性模型树的信息，可以引用
Torgo, L. Functional models for regression tree leaves. In Proceedings of the 14th International Conference on Machine Learning, pp. 385–393. Morgan Kaufmann, 1997.
关于machine-learning - 回归树和模型树的区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11810949/
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