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标题: 最小二乘回归树生成算法 [打印本页]
作者: 2744557306    时间: 2025-1-23 16:46
标题: 最小二乘回归树生成算法
最小二乘回归树（Least Squares Regression Tree, LST）是一种基于决策树的回归方法，它通过最小化目标变量与预测值之间的平方误差来生成回归树。这种方法适用于处理非线性关系的数据，并且能够提供易于解释的模型。- I) k% m# S; z. d1 B0 w
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### 最小二乘回归树的基本原理5 R+ S5 F9 T, \

& U: \# G- E. F% G9 O0 e8 v1. **节点分割**：通过选择一个特征及其分割点，来最小化该节点上样本的平方误差，从而生成分支。
7 c# F& s  X, @& F7 g  S2. **终止条件**：继续分割直到达到某个条件，例如节点中的样本数少于某个阈值，或是达到最大树深。
4 ^; |+ s! T2 F- g& l( _7 e3. **预测值的计算**：终端节点的预测值通常为该节点中所有样本的平均值。
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my_least_squares_regression_tree.py

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