提升树

提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法，提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。 提升树模型 提升树采用向前分步算法，首先确定初始提升树f0(x) = 0,第m步的模型是： fm(x) = fm-1(x)+T(x;θm)(CART) 其中，fm-1(x)为当前模型，通过经验风险极小化确定下一颗决策树的参数θm： 参数θ表示书的区域划分和个区域上的常数。J是回归树的复杂度即叶节点个数。(

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