提升樹

提升樹是以分類樹或迴歸樹爲基本分類器的提升方法，提升樹被認爲是統計學習中性能最好的方法之一。 提升樹模型 提升樹採用向前分步算法，首先確定初始提升樹f0(x) = 0,第m步的模型是： fm(x) = fm-1(x)+T(x;θm)(CART) 其中，fm-1(x)爲當前模型，通過經驗風險極小化確定下一顆決策樹的參數θm： 參數θ表示書的區域劃分和個區域上的常數。J是迴歸樹的複雜度即葉節點個數。(

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