最小二乗回帰ツリー
最小二乗回帰木これは、一般的に使用される回帰ツリー アルゴリズムです。
二乗誤差を最小限に抑えるには、各特徴の値を順番に走査し、現在考えられるセグメンテーション ポイントの誤差を計算し、最後にセグメンテーション 誤差が最小の点を選択して入力空間を 2 つの部分に分割する必要があります。 、分割が終了するまで上記の手順を繰り返します。この方法で分割されたツリーは最小二乗回帰ツリーと呼ばれます。
この方法の複雑さは高く、特にセグメンテーション ポイントを探す場合、現在のすべての特徴の可能な値をたどる必要があります。たとえば、合計で F 個の特徴値があり、各特徴には N 個の値があります。生成された決定木は S 個の内部ノードであるため、このアルゴリズムの時間計算量は O(F* N *S) になります。