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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。: l/ {3 O, u2 O- z7 x5 M
3 ?; I4 C, l0 W- p3 h! Z
### 最小二乘回归树的基本原理
9 l7 y  s4 J  C2 G3 V" L  m% ^4 v* d! W. J% u; d
1. **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。. I3 ]" f6 @+ d7 y/ _2 [! C* C9 F
2. **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。
7 O9 r" g3 ^0 v0 A% ]) i2 u0 S3. **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。
6 D5 d0 K. ~0 l: |6 k
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my_least_squares_regression_tree.py

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