machine-learning - 回归树和模型树的区别

Question

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

Answer 1

线性模型树是在每个叶中具有线性函数模型的决策树，而在经典回归树（例如，CART）中，它是每个叶中统计单元的响应变量的样本平均值（因此是常数），即正在考虑。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。

有关线性模型树的更多信息，您可以咨询

Torgo, L.回归树叶的功能模型。在第 14 届机器学习国际会议论文集上，第 385-393 页。摩根考夫曼，1997 年。