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一种新的Boosting回归树方法

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摘要梯度Boosting思想在解释Boosting算法的运行机制时基于基学习器张成的空间为连续泛函空间,但是实际上在有限样本条件下形成的基学习器空间不一定是连续的。针对这一问题,从可加模型的角度出发,基于平方损失,提出一种重抽样提升回归树的新方法。该方法是一种加权的加法模型的逐步更新算法。实验结果表明,这种方法可以显著地提升一棵回归树的效果,减小预测误差,并且能得到比L2Boost算法更低的预测误差。

DOI pd5xpr7w47/868547

作者宋捷;吴喜之

机构地区不详

出处《统计与信息论坛》 2010年5期

关键词 BOOSTING regression TREE 重抽样预测误差

分类 [社会学][统计学]

出版日期 2010年05月15日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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