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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。6 Z: r! Q, n& i+ N

2 I# U( U6 q8 X: \### 最小二乘回归树的基本原理: B) J, v$ K- O5 Z8 x0 z. ~

& s7 b$ h' U8 `/ h; U1. **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。
) {) K" }9 {. d! {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。; o8 }% J9 ]9 z2 J! `
3. **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 g& K& P# M8 a, p

1 b4 ?6 C5 V0 H1 g0 B2 x2 S3 w2 Q8 A1 I+ d5 _5 d5 \+ g4 m
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my_least_squares_regression_tree.py

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